| 题名 | 一种好友和兴趣点推荐方法及终端 |
| 发明人 | |
| 第一发明人 | 宋轩
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| 申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人地址 | 518000 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号
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| 当前申请人 | 南方科技大学
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| 当前申请人地址 | 518000 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 当前第一申请人 | 南方科技大学
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| 当前第一申请人地址 | 518000 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 申请号 | CN202211068518.X
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| 申请日期 | 2022-09-02
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| 公开(公告)号 | CN115146180B
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| 公开日期 | 2022-11-29
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| 授权日期 | 2022-11-29
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| 专利状态 | 授权
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| 法律状态日期 | 2022-11-29
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| 专利类型 | 授权发明
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| 学校署名 | 第一
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| 摘要 | 本发明公开一种好友和兴趣点推荐方法及终端，获取用户的位置社交网络数据；根据所述位置社交网络数据构建异质超图，所述异质超图包括用户节点和兴趣点节点；基于所述异质超图使用训练后的异质超图神经网络模型进行向量嵌入表示，得到最终特征向量，所述最终特征向量包括各类节点的最终节点特征向量；基于所述各类节点的最终节点特征向量进行好友推荐和兴趣点推荐，能够更好地表示复杂的语义信息，比如时空信息，并且针对异质超图提出异质超图神经网络模型进行向量嵌入表示，能够更准确地挖掘出其中的信息特征，从而提高好友和兴趣点推荐的准确性。 |
| 其他摘要 | 本发明公开一种好友和兴趣点推荐方法及终端，获取用户的位置社交网络数据；根据所述位置社交网络数据构建异质超图，所述异质超图包括用户节点和兴趣点节点；基于所述异质超图使用训练后的异质超图神经网络模型进行向量嵌入表示，得到最终特征向量，所述最终特征向量包括各类节点的最终节点特征向量；基于所述各类节点的最终节点特征向量进行好友推荐和兴趣点推荐，能够更好地表示复杂的语义信息，比如时空信息，并且针对异质超图提出异质超图神经网络模型进行向量嵌入表示，能够更准确地挖掘出其中的信息特征，从而提高好友和兴趣点推荐的准确性。 |
| CPC分类号 | G06F16/9536
; G06F16/9537
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| IPC 分类号 | G06F16/9536
; G06F16/9537
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| INPADOC 法律状态 | （+PATENT GRANT）[2022-11-29][CN]
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| INPADOC 同族专利数量 | 1
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| 扩展同族专利数量 | 1
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| 优先权日 | 2022-09-02
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| 专利代理人 | 林栋
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| 代理机构 | 深圳市博锐专利事务所
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| 相关链接 | [来源记录] |
| 来源库 | PatSnap
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| 成果类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/427728 |
| 专题 | 工学院_计算机科学与工程系 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 |
宋轩,李永康,许天淇,等. 一种好友和兴趣点推荐方法及终端[P]. 2022-11-29.
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| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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