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龙图腾网恭喜山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于多关系变分对比学习的下一兴趣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：CN119311961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411873818.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于多关系变分对比学习的下一兴趣点推荐方法是由王培培;陈琳;韩晓晖;崔慧;左文波;迟依农设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多关系变分对比学习的下一兴趣点推荐方法在说明书摘要公布了：一种基于多关系变分对比学习的下一兴趣点推荐方法，涉及人工智能领域，通过构建转置的注意力增强的权重矩阵，增强了模型对用户访问地点信息的理解能力。通过Transformer编码器和GRU网络的结合使用，有效地捕捉和利用用户访问序列中的多层次语义关系，提高了推荐系统的准确性。

本发明授权基于多关系变分对比学习的下一兴趣点推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多关系变分对比学习的下一兴趣点推荐方法，其特征在于，包括：a从社交网络数据集中获取第u个用户的访问序列Su、对应的访问时间序列Tu、对应的类别信息序列Cu、对应的地理位置信息序列Gu，为第u个用户第i个签到的访问地点，i∈{1,...,n}，n为第u个用户签到的访问地点总数，第u个用户第i个签到的访问地点的访问时间为第u个用户第i个签到的访问地点的类别为第u个用户第i个签到的访问地点的地理位置为b基于第u个用户的访问序列Su构建张量edge_attr；c基于第u个用户的访问序列Su构建转置的时间的权重矩阵及转置的类别的权重矩阵；d基于张量edge_attr、转置的时间的权重矩阵、转置的类别的权重矩阵得到特征增强后的访问地点特征矩阵X″′；e将特征增强后的访问地点特征矩阵X″′输入到Transformer编码器和GRU网络中，得到用户下一个访问地点的预测结果；步骤d包括如下步骤：d-1通过pytorch中的nn.Linear方法将第u个用户第i个签到的访问地点映射到向量空间中，得到第u个用户第i个签到的访问地点对应的特征向量xi；d-2按照第u个用户的访问序列Su中的访问地点的顺序为每个访问地点分配一个索引值，将所有的索引值依次存入到列表L中，根据列表L中索引值的顺序将每个签到的访问地点对应的特征向量进行排序，得到访问地点特征矩阵X，访问地点特征矩阵X的第i行为排序后的第i个签到的访问地点对应的特征向量；d-3将访问地点特征矩阵X、转置的时间的权重矩阵与转置的类别的权重矩阵进行相加操作，得到n行的特征矩阵X′，特征矩阵X′的第i行的元素为xi1；d-4通过公式xi2＝wiu·xi1计算得到访问地点加权特征向量xi2，将访问地点加权特征向量xi2进行归一化操作，得到归一化后的特征向量xi″2，n个归一化后的特征向量构成访问地点特征矩阵X″，归一化后的特征向量xi″2为访问地点特征矩阵X″中第i行的元素；d-5将特征矩阵X″输入到图神经网络中，得到特征增强后的访问地点特征矩阵X″′。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区科院路19号山东省计算中心；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”。