| 专利号 | 2020110847950 | 申请日 | 2020-10-12 | 专利名称 | 一种基于深度学习的用户兴趣点推荐方法与系统 |
| 授权日 | 2023-04-07 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 崔立真;于福强;郭伟;何伟;闫中敏;鹿旭东 |
| 主分类号 | G06F16/9537 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的用户兴趣点推荐方法及系统，包括：获取用户的历史签到数据；基于历史签到数据对深度学习模型进行训练；将用户最新的签到数据输入到训练好的深度学习模型，输出预测的用户兴趣点；其中，所述深度学习模型自动提取用户对POI类别偏好特征和对POI偏好特征，两种特征表达为两个特征Embedding；然后，将两种特征Embedding同候选集POI Embedding进行欧氏距离计算，通过得分进行排序，输出排名为前N的POI；N为设定值。本发明考虑到拥有巨大POI语料库的检索空间会影响推荐精确度在POI类别的偏好编码器之后，链接过滤模块，缩减POI检索空间，减小CatDM检索的难度同时提高推荐的精确度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
