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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于大数据信息处理的陪练服务分析和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：CN119249003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411486402.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于大数据信息处理的陪练服务分析和推荐方法是由何泉涛;刘涛设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据信息处理的陪练服务分析和推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及陪练服务推荐技术领域，公开了基于大数据信息处理的陪练服务分析和推荐方法，包括：采集当前用户的第一特征数据和N个教练的第二特征数据；分别对第一特征数据和第二特征数据进行预处理获得第三特征数据和第四特征数据；根据第三特征数据和第四特征数据构建图结构数据，图结构数据包括：节点、节点的初始特征和节点之间的边；构建并训练陪练服务推荐模型，陪练服务推荐模型的输入为图结构数据，输出的值表示当前用户与N个教练之间的匹配值；将当前用户与N个教练之间的匹配值按照从大到小的顺序进行排序，获得前M个教练作为陪练推荐列表。

本发明授权基于大数据信息处理的陪练服务分析和推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据信息处理的陪练服务分析和推荐方法，其特征在于，包括： 步骤S101，采集当前用户的第一特征数据和N个教练的第二特征数据，其中N为自定义参数，N根据教练的数量设定； 第一特征数据包括：年龄、性别、职业、运动偏好和伤病情况； 第二特征数据包括：年龄、性别、工作年限、运动特长、专业证书数量和服务评分； 步骤S102，分别对第一特征数据和第二特征数据进行预处理获得第三特征数据和第四特征数据； 步骤S103，根据第三特征数据和第四特征数据构建图结构数据； 图结构数据包括：节点、节点的初始特征和节点之间的边； 节点包括：第一节点和第二节点； 第一节点与当前用户建立映射关系； 第二节点与教练建立映射关系； 第一节点的初始特征通过与第一节点建立映射关系的当前用户的第三特征数据表示； 第二节点的初始特征通过与第二节点建立映射关系的教练的第四特征数据表示； 其中，构建边的方式包括： 在第一节点与第二节点之间构建边，包括： 当用户关注教练时，在用户与教练间构建单向边，即从用户指向教练； 当用户运动偏好与教练运动特长相同时，在用户与教练间构建双向边，权重通过运动偏好与运动特长中相同的数量表示； 当用户预约过或学习过该教练的课程时，在用户与教练间构建单向边，即从用户指向教练，权重通过预约或学习的次数表示； 当用户与教练之间有过互动时，在用户与教练间构建双向边，权重通过互动的次数表示，互动类型包括：评论、点赞和私信交流； 在第二节点与第二节点之间构建边，包括： 当不同教练运动特长相同时，在教练间构建双向边，权重通过运动特长中相同的数量表示； 步骤S104，构建并训练陪练服务推荐模型； 陪练服务推荐模型的输入为图结构数据，输出的值表示当前用户与N个教练之间的匹配值； 陪练服务推荐模型包括：第一隐藏层、第二隐藏层、第三隐藏层和提取层； 第一隐藏层输入图结构数据的第一节点的初始特征，输出第一更新特征； 第二隐藏层包括N个第一单元，第n个第一单元输入图结构数据的第n个第二节点的初始特征，输出第二更新特征，其中1≤n≤N； N个第一单元共享权重参数和偏置参数； 第一更新特征和第二更新特征的大小相同； 第三隐藏层输入图结构数据，输出图更新矩阵，图更新矩阵的每个行向量对应一个第一节点或第二节点的第三更新特征； 第三隐藏层的计算公式为：其中S表示第三隐藏层输出的图更新矩阵，表示节点i的第三更新特征，和均表示节点的更新特征，表示节点i和与其相邻的节点j之间的注意力系数归一化后的注意力权重，表示与节点i相邻的节点的集合，ReLU表示ReLU激活函数，表示节点i和与其相邻的节点j之间的注意力系数，表示节点i和与其相邻的节点k之间的注意力系数，LeakyReLU表示LeakyReLU激活函数，exp表示指数函数，T表示转置操作，表示拼接操作，、和分别表示第五权重参数、第六权重参数和第七权重参数，上述节点的更新特征包括：第一节点的第一更新特征和第二节点的第二更新特征；表示堆叠操作，表示将N个第三更新特征进行堆叠，形成矩阵； 提取层包括N个提取器，第n个提取器用于提取第n个第二节点对应的第三更新特征，并输入到第一分类器中，第一分类器的分类空间表示当前用户与第n个教练之间的匹配值； 步骤S105，将当前用户与N个教练之间的匹配值按照从大到小的顺序进行排序，获得前M个教练作为陪练推荐列表，其中M为自定义参数。

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