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龙图腾网获悉百度在线网络技术(北京)有限公司申请的专利旅程规划模型的训练方法和旅程规划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：CN114969576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210648943.X，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权旅程规划模型的训练方法和旅程规划方法是由江林朗;周景博;徐童;李岩岩;陈浩;窦德景设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本旅程规划模型的训练方法和旅程规划方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种旅程规划模型的训练方法、旅程规划方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习技术领域，可应用于旅程规划等场景。具体实现方案为：获取训练样本集，其中，训练样本包括旅程请求样本和对应的目标旅程样本；执行以下训练步骤：从训练样本集中选取一对旅程请求样本和目标旅程样本；基于选取的目标旅程样本和旅程请求样本中的时间预算信息，对初始旅程规划模型进行训练，得到训练后的旅程规划模型；响应于训练次数满足第一次数阈值条件，将训练后的旅程规划模型确定为目标旅程规划模型。提高了旅程规划的效率。

本发明授权旅程规划模型的训练方法和旅程规划方法在权利要求书中公布了：1.一种旅程规划模型的训练方法，包括： 获取训练样本集，其中，训练样本包括旅程请求样本和对应的目标旅程样本； 执行以下训练步骤： 从所述训练样本集中选取一对旅程请求样本和目标旅程样本；获取选取的旅程请求样本中的时间预算信息、出发地信息；通过预处理层对预先确定的多个候选地点信息进行预处理，得到第一向量矩阵；将所述第一向量矩阵输入到注意力层中进行计算，得到第二向量矩阵；将所述第二向量矩阵输入到前馈网络层中进行计算，得到候选向量矩阵； 通过规划层对所述候选向量矩阵、所述时间预算信息和所述出发地信息进行联合计算，并基于计算结果从所述多个候选地点信息中选出至少一个目标地点信息，包括：基于所述规划层执行以下操作：对所述候选向量矩阵、所述时间预算信息和所述出发地信息进行联合计算，生成一个上下文向量，所述上下文向量包括可用时间；基于所述上下文向量从所述多个候选地点信息中选出一个目标地点信息；响应于所述可用时间不满足时间阈值条件，再次执行所述对所述候选向量矩阵、所述时间预算信息和所述出发地信息进行联合计算； 将选出的目标地点信息与所述出发地信息组成初始旅程信息；基于所述初始旅程信息和选取的目标旅程样本计算得到损失值，基于所述损失值对初始旅程规划模型进行参数调整，得到训练后的旅程规划模型，所述初始旅程规划模型包括所述预处理层、所述注意力层、所述前馈网络层和所述规划层； 响应于训练次数满足第一次数阈值条件，将所述训练后的旅程规划模型确定为目标旅程规划模型。

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