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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利结合用户画像和用户定位的展品首推项优化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：CN120067459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510530893.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权结合用户画像和用户定位的展品首推项优化方法是由程艳旗;赵亚萍;许允迪;季洋;丁哲设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合用户画像和用户定位的展品首推项优化方法在说明书摘要公布了：本申请涉及展品推荐技术领域，其具体地公开了一种结合用户画像和用户定位的展品首推项优化方法，其从室内定位系统提取用户定位数据，并基于用户的实时位置和朝向信息确定目标展品组，进而引入深度学习技术对用户画像数据进行语义解析，以提取出用户画像特征，并通过将用户画像特征与目标展品组中各个展品的特征标签进行语义匹配分析，从目标展品组中确定展品首推项。通过这种方式，能够综合考虑用户的行为偏好以及实时的物理环境信息，为用户提供更加精准且个性化的展品推荐服务，进而提高参观者的参观体验，并优化博物馆、展览馆等文化展示场所的资源利用效率。

本发明授权结合用户画像和用户定位的展品首推项优化方法在权利要求书中公布了：1.一种结合用户画像和用户定位的展品首推项优化方法，其特征在于，包括： 从室内定位系统提取用户定位数据，所述用户定位数据包括用户实时位置和用户朝向信息； 基于所述用户定位数据，确定目标展品组； 从所述目标展品组提取各个展品的特征标签以得到展品标签特征向量的集合； 获取用户画像数据，并对所述用户画像数据进行编码以得到用户画像特征向量； 基于所述用户画像特征向量与所述展品标签特征向量的集合之间的语义匹配分析，从所述目标展品组中确定展品首推项； 其中，基于所述用户画像特征向量与所述展品标签特征向量的集合之间的语义匹配分析，从所述目标展品组中确定展品首推项，包括： 对所述用户画像特征向量与所述展品标签特征向量的集合进行画像-展品特征动态查询分析以得到画像-展品特征动态查询响应编码向量，包括：对所述用户画像特征向量和所述展品标签特征向量的集合中各个展品标签特征向量进行非线性决策交互响应编码以得到画像-展品特征隐性交互编码向量的集合；对所述画像-展品特征隐性交互编码向量的集合进行图结构建模以得到画像-展品隐性交互决策点状态拉普拉斯矩阵；对所述画像-展品隐性交互决策点状态拉普拉斯矩阵进行基于谱分解的核心成分提取以得到所述画像-展品特征动态查询响应编码向量； 将所述画像-展品特征动态查询响应编码向量输入基于分类器的个性化推荐引擎以得到所述展品首推项。

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