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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于时空注意力的双通道神经网络的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：CN115757938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211317767.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于时空注意力的双通道神经网络的兴趣点推荐方法是由汪森;樊谨;张心怡;朱海斌;刘真设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空注意力的双通道神经网络的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注意力的双通道神经网络的兴趣点推荐方法，采用双通道神经网络的架构，以用户群体作为输入提取用户群体的时间偏好特征与地点偏好特征，以单个用户作为输入提取用户的个性化偏好特征。通过图神经网络学习用户的轨迹意图，并且结合时间地点偏好特征为用户做出个性化的推荐。本方法可学习非相邻位置和非连续访问之间的相关性。通过用户时间偏好与兴趣点时间偏好匹配层为用户匹配合合适的下一个兴趣点，且面对冷启动问题时更加有效。本发明的采样方式在计算损失时，采样损失对正确预测仍有动量影响，所有负采样都有机会参与交叉熵损失的计算。本发明在多个数据集上都显得更加有效，在序列较短时表现突出。

本发明授权一种基于时空注意力的双通道神经网络的兴趣点推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力的双通道神经网络的兴趣点推荐方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1：数据预处理得到数据集，使得每个用户具有设定数量以上的记录作为输入，每一条记录中包括用户名称、兴趣点名称以及访问时间，将存有所有兴趣点的经纬度信息的数据作为双通道神经网络模型的另一个输入； 步骤S2：对兴趣点做嵌入表示； 步骤S3：将步骤S1中的数据集输入到时间偏好挖掘与匹配模块中，通过提取每个用户在不同时间戳上的访问频率特征和每个地点在不同时间戳上被访问的频率特征，得到每个用户对每个兴趣点的偏好程度的特征时间偏好挖掘与匹配模块中，通过提取每个用户在不同时间戳上的访问频率特征和每个地点在不同时间戳上被访问的频率特征，得到每个用户对每个兴趣点的偏好程度的特征； 步骤S4：将单个用户的记录输入到轨迹意图挖掘模块中，通过一个图神经网络，为用户轨迹建立有向图，通过有向图来传播兴趣点之间的信息，不断更新兴趣点的特征，并且通过一层注意力机制提取该用户轨迹意图的特征； 步骤S5：将步骤S3中得到的用户对每个兴趣点的偏好程度特征的嵌入表示与步骤S4中得到的用户轨迹意图特征的嵌入表示相加得到用户最终的偏好特征的嵌入表示，将其与步骤S2中得到的兴趣点的嵌入表示相乘得到用户对每个兴趣点的得分偏好； 步骤S6：将步骤S4中的单个用户同时输入到多模态嵌入模块中，与之同时，将兴趣点的经纬度也作为输入，输入到该模块中，通过注意力聚合与匹配机制，得到用户对每个兴趣点的得分； 步骤S7：将步骤S5与步骤S6中的得分相加得到最终的得分，通过一个平衡采样来计算损失； 步骤S8：重复步骤S3至步骤S7，直至步骤S7得到的损失不再减小，网络参数更新完毕，模型结束训练； 步骤S9：将用户的访问序列输入到步骤S8最终得到的训练好的模型中，进行推荐预测，输出最终得到的推荐结果，完成推荐。

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