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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115935065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211552568.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐方法是由礼欣;牟美陶;高亚晶;袁燕设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐方法，涉及推荐系统领域，本发明首先捕获用户签到序列的短期偏好；计算时间间隔幂律分布，作为两次签到之间的相关程度；计算地理距离幂律分布，利用其衰减来衡量历史签到与当前签到之间的权重；计算时空幂律注意力，利用其决定历次签到状态对当前状态影响程度的大小；跟据用户访问过的兴趣点的表示及其访问频率来表征所述用户u；结合所述短期偏好、长期偏好及用户表示，通过神经网络预测下一兴趣点有益效果是：利用各次签到之间的时间间隔和地理距离的幂律衰减性质提出时空幂律注意力建模用户的长期偏好，在建模中考虑非连续签到之间的时空关系，提高了下一兴趣点推荐的效果。

本发明授权基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用循环神经网络捕获用户签到序列的短期偏好ht；S2、使用时间间隔的幂律分布作为第i次和第t次签到之间关于时间的相关程度，以建模时间因素对下一兴趣点推荐的影响： 其中，ΔTit表示第i次和第t次签到兴趣点之间的时间间隔，a1和λ1是幂律分布的参数；S3、利用距离的幂律衰减根据地理距离来衡量第i次签到和第t次签到之间的权重： 其中，ΔDit表示第i次和第t次签到兴趣点之间的地理距离，a2和λ2是幂律分布的参数；S4、计算时空幂律注意力，利用时空幂律注意力决定历次签到状态对当前状态影响程度的大小，从而建模用户的长期偏好，根据所述和计算得到权重系数αit，并结合短期偏好计算长期偏好 其中，hi∈Rd表示第i次签到的隐状态，R代表实数域，d为嵌入式表示的维度大小，长期偏好表示为0～t次签到隐状态的加权，权重系数αit反映hi与ht的相关程度；S5、根据用户访问过的兴趣点的表示及其访问频率来表征所述用户u： 其中，Bu为用户u访问过的兴趣点集合，xj为第j个兴趣点的向量化表示，nj表示用户u在第j个兴趣点的签到次数；S6、结合所述短期偏好ht、所述长期偏好及所述用户表示pu，通过下式所示神经网络预测下一兴趣点 其中，Wp为神经网络参数，γ1为超参数，用于控制用户表示的占比。

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