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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于图注意力网络的POI推荐方法及系统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：CN116955847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310919421.3，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于图注意力网络的POI推荐方法及系统是由王磊;张运哲;李薇;周欣怡;孙逸静设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力网络的POI推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的基于图注意力网络和Transformer的POI推荐方法及系统，通过对用户和POI单独进行分析，分别获取用户之间的社交关系特征和POI之间的内在关系特征，并且根据目标用户的历史签到序列，捕获其签到序列中的序列特征和偏好特征，最终将上述一系列特征进行融合，并且经过预测层输入最终的推荐列表，得到排名前N的POI；本发明解决了现有POI推荐任务中POI和用户的表征不够准确的问题，能够显著改善下一个POI推荐任务的准确度。

本发明授权基于图注意力网络的POI推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图注意力网络的POI推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取用户历史签到信息和用户社交关系信息； 步骤2、根据步骤1所得用户社交关系信息，获取用户的社交特征；具体为：首先根据用户社交关系信息构建User-User图，利用图注意力网络获取每个用户的注意力权重，从而获取用户的一阶社交特征： 其中，代表User-User图； 再将目标用户和其n个邻居随机排序，通过LSTM获取用户的二阶社交特征： 其中，代表目标用户，代表目标用户的n个邻居； 步骤3、根据步骤1所得用户历史签到信息中的POI记录，获取POI的内在关系特征并进行更新；具体包括以下步骤： 步骤3.1、在用户历史签到信息中提取出用户签到过的POI，设置距离阈值k来构建POI-POI图，利用图注意力网络获取每个POI的注意力权重，进而更新每一个POIEmbedding； 步骤3.2、将用户历史签到序列中的POI替换为步骤3.1所得经过图注意力网络更新之后的POIEmbedding，从而获取用户历史签到序列中POI的内在关系特征，然后利用Transformer模型中的Encoder模块捕获序列化信息： 其中，为结合了位置特征向量的POIEmbedding，为经过Transformer更新后的POIEmbedding； 步骤3.3、根据用户历史签到序列中相邻POI之间的时间与空间距离，来捕获时空信息，并设计融合函数将步骤3.2所得POIEmbedding与时空信息融合，融合函数如下： 其中，T和D分别为时间距离和空间距离，为时间聚合权重，为相邻两个POI之间的聚合权重系数； 步骤4、根据步骤1所得用户历史签到信息，获取用户的偏好特征；具体为：根据用户历史签到信息，计算相邻POI之间的空间距离、用户在每个POI停留的时间，以及统计用户访问同一POI的频率即次数，然后分别将时间、空间距离及频率归一化，作为对应POI的时空以及频率权重，并计算用户的三种个性化偏好： 其中，分别为时间、空间以及频率权重矩阵，，，分别为时间、空间以及频率个性化偏好，为POIEmbedding矩阵； 步骤5、将步骤2所得用户的社交特征、步骤3所得POI的内在关系特征以及步骤4所得用户的偏好特征输入到训练好的深度学习模型中，得到预测的前N个POI列表。

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