买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于大模型图片内容特征增强的个性化景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：CN119441640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411579904.4，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于大模型图片内容特征增强的个性化景点推荐方法是由孙见山;张庆;袁昆;姜元春;刘业政;鲍旋;段惠子设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型图片内容特征增强的个性化景点推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型图片内容特征增强的个性化景点推荐方法，包括：1、数据集获取与处理：获取带有地理标记图片的旅游数据集，并对图片的地理信息进行逆编码，得到用户‑景点交互矩阵；2、图片内容特征提取：利用大模型进行数据增强，将图片转为可解释性的文本语义信息；3、建立预测偏好模型：采用基于Wide&Deep变体的推荐模型，捕捉特征之间的直接关系；4、从预测偏好模型中得到用户对所有景点的偏好值，将偏好值进行降序排序，并选取前top个偏好值所对应的景点推荐给用户。本发明整合了地理信息、时间信息和大模型提取的图片内容属性信息，并设计基于Wide&Deep变体的推荐模型，从而有效提升了景点推荐的准确性和个性化水平。

本发明授权一种基于大模型图片内容特征增强的个性化景点推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型图片内容特征增强的个性化景点推荐方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、获取第i个用户拍摄的带有地理标记图片集合，其中，表示第i个用户拍摄的第j张图片，表示第i个用户拍摄的图片总数，，表示用户集合； 步骤2、对的地理坐标进行逆编码处理，得到第j张图片的景点，从而得到第i个用户的景点集合，，L表示景点集合； 步骤3、利用大模型对和第k个景点的图片进行数据增强，从而将图片信息转为可解释性的多属性文本语义信息； 步骤4、构建Wide端偏好预测网络，对图片中提取出的属性级信息进行特征交叉，捕捉不同特征之间的关系，从而得到第i个用户对第k个景点的偏好； 步骤5、构建Deep偏好预测网络，并对以及和进行处理，得到第i个用户对第k个景点的偏好； 步骤6、利用式13建立Wideamp;Deep端联合预测的第i个用户对第k个景点的偏好： 13 式13中，表示控制两种模型输出之间的相对重要性的权重，是偏差项，表示将输出转换为的区间内的函数； 步骤7、利用式14构建逻辑回归损失函数L，并对Wide偏好预测网络和Deep偏好预测网络进行训练，直至损失函数收敛为止，从而得到最优偏好预测模型； 14 式14中，表示第i个用户是否参观过第k个景点的真实标签； 步骤8、对最优偏好预测模型输出的第i个用户对所有景点的最优偏好集合中的偏好值进行降序排序，从选取前top个偏好值所对应的景点推荐给第i个用户。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。