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龙图腾网获悉北京中科创途科技有限公司申请的专利用户位置的预测方法、装置、终端设备和存储介质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：CN119255199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411379481.1，技术领域涉及：H04W4/029；该发明授权用户位置的预测方法、装置、终端设备和存储介质是由赵悦楷;胡月月;石光;赵宁;吕青;王晗;马天行;张翀斌设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户位置的预测方法、装置、终端设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了用户位置的预测方法、装置、终端设备和存储介质，包括：获取用户的当前时刻位置数据，根据预先训练好的位置预测模型，确定用户的下一时刻的位置数据；预先训练好的位置预测模型是根据用户历史位置样本数据对初始训练模型进行训练得到训练结果，并采用麻雀搜索算法对训练结果进行优化得到的，初始训练模型是基于图神经网络模型与双向长短期记忆神经网络模型建立的，通过根据麻雀搜索算法、基于图神经网络模型与双向长短期记忆神经网络模型建立位置预测模型，该位置预测模型具备根据历史位置序列对用户未来位置进行准确预测的能力，这样，可以综合考虑环境因素，以及用户历史访问信息，提高位置预测的准确性。

本发明授权用户位置的预测方法、装置、终端设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用户位置的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户的当前时刻位置数据，其中，所述当前时刻位置数据至少包括用户信息、用户位置点信息和历史访问记录信息； 根据预先训练好的位置预测模型，确定所述用户的下一时刻的位置数据；其中，所述预先训练好的位置预测模型是根据用户历史位置样本数据对初始训练模型进行训练得到训练结果，并采用麻雀搜索算法对所述训练结果进行优化得到的，所述初始训练模型是基于图神经网络模型与双向长短期记忆神经网络模型建立的，根据所有历史位置表示向量，构建所述用户历史位置序列表示向量，包括节点和边的嵌入向量、用户嵌入向量、时间嵌入向量，并最终转换成访问向量ec，每个用户的访问向量序列通过两个独立的LSTM层进行处理：一个正向层处理从开始到当前时间步的序列，另一个反向层处理从结束到当前时间步的序列，这两个层的输出在每个时间步被合并，以提供完整的上下文信息，BiLSTM模型的最终输出经过一个可学习的MLP嵌入层，给出下一个位置点的可能的概率分布，用于根据所述输出结果确定所述用户的下一个访问位置； 所述访问向量通过如下方式获得： 基于样本用户位置点信息嵌入到图结构中，并进行节点和边的初始化，得到图神经网络模型； 将所述样本用户信息转换成向量形式的用户信息，并输入到可学习的MLP嵌入层，得到样本用户信息的嵌入向量； 将访问时间输入到可学习的MLP嵌入层，得到时间信息的嵌入向量； 对样本用户信息的嵌入向量、时间信息的嵌入向量和样本用户位置点信息的嵌入向量进行拼接，并对拼接结果进行特征降维和融合处理，得到用户的访问向量； 麻雀位置更新公式： 其中，表示第i只麻雀在第t次迭代的位置，即待优化参数的向量，待优化参数包括GNN节点维度、GNN网络层数、BiLSTM隐藏层数、BiLSTM隐藏层单元数，是当前迭代中群体最优解的位置，即待优化参数的最优组合，α是学习因子，用于调整麻雀向最优解靠近的步长，β是探索因子，用于引入随机性以避免早熟收敛，而∈是一个随机扰动，模拟麻雀在觅食过程中的随机探索行为。

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