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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利興趣點關系挖掘及模型訓練方法、裝置、設備和介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117056395B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310864916.0，技術領域涉及：G06F16/2458；該發明授權興趣點關系挖掘及模型訓練方法、裝置、設備和介質是由李雙利;劉吉;周景博設計研發完成，并于2023-07-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本興趣點關系挖掘及模型訓練方法、裝置、設備和介質在說明書摘要公布了：本公開提供了一種興趣點關系挖掘及模型訓練方法、裝置、設備和存儲介質，涉及人工智能技術領域，具體為大數據、深度學習等技術領域。興趣點關系挖掘模型的訓練方法，所述興趣點關系挖掘模型包括：目標表征提取網絡和目標關系預測網絡，所述方法包括：采用初始表征提取網絡，對多個時段的POI關系圖進行表征提取處理，以獲得多個時段的POI表征；基于所述多個時段的POI表征，構建第一損失函數；基于所述第一損失函數，調整所述初始表征提取網絡的模型參數，以獲得所述目標表征提取網絡；基于所述多個時段的POI關系圖、所述目標表征提取網絡和初始關系預測網絡，獲取所述目標關系預測網絡。本公開可以提升興趣點關系挖掘的準確度。

本發明授權興趣點關系挖掘及模型訓練方法、裝置、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種興趣點關系挖掘模型的訓練方法，所述興趣點關系挖掘模型包括：目標表征提取網絡和目標關系預測網絡，所述方法包括： 采用初始表征提取網絡，對多個時段的興趣點POI關系圖進行表征提取處理，以獲得多個時段的POI表征； 基于所述多個時段的POI表征，構建第一損失函數； 基于所述第一損失函數，調整所述初始表征提取網絡的模型參數，以獲得所述目標表征提取網絡； 基于所述多個時段的POI關系圖、所述目標表征提取網絡和初始關系預測網絡，獲取所述目標關系預測網絡； 所述基于所述多個時段的POI表征，構建第一損失函數，包括： 針對所述多個時段中各個時段，基于所述各個時段的POI表征獲取所述各個時段的網格表征； 基于第一時段的POI表征和第二時段的網格表征，構建全局損失函數； 針對所述多個時段中各個時段，基于所述各個時段的多個POI表征中兩兩POI表征，獲取所述各個時段的兩兩POI之間的關系表征； 基于第一時段的所述關系表征和第二時段的所述關系表征，構建局部損失函數； 基于所述全局損失函數和所述局部損失函數，構建所述第一損失函數； 其中，所述第一時段和所述第二時段是所述多個時段中的任意兩個相鄰時段。

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