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龍圖騰網(wǎng)獲悉廈門橙序科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的平臺用戶興趣推薦方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120256487B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510734771.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/2457；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的平臺用戶興趣推薦方法及系統(tǒng)是由羅榮崇;羅錦洪;張應(yīng)濱;鄭偉建設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的平臺用戶興趣推薦方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請涉及信息推送技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于人工智能的平臺用戶興趣推薦方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取用戶行動數(shù)據(jù)和環(huán)境感知數(shù)據(jù)，分析用戶行動數(shù)據(jù)和環(huán)境感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一時(shí)空語義網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)統(tǒng)一時(shí)空語義網(wǎng)絡(luò)，分析用戶所處的場景特征，確定多維動態(tài)場景特征集；分析多維動態(tài)場景特征集，確定當(dāng)前用戶的復(fù)合場景需求信息，并根據(jù)復(fù)合場景需求信息，檢索并推送用戶實(shí)時(shí)需求信息。本申請?zhí)岣吡送扑托畔τ脩粜枨髨鼍暗母兄芰Γ瑢?shí)現(xiàn)推送信息對平臺用戶的多維度動態(tài)適配，提高針對平臺用戶的信息推送精準(zhǔn)性，滿足用戶在復(fù)雜場景下的復(fù)合信息需求。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的平臺用戶興趣推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的平臺用戶興趣推薦方法，其特征在于，包括： 獲取用戶行動數(shù)據(jù)和環(huán)境感知數(shù)據(jù)，分析所述用戶行動數(shù)據(jù)和環(huán)境感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一時(shí)空語義網(wǎng)絡(luò)； 根據(jù)所述統(tǒng)一時(shí)空語義網(wǎng)絡(luò)，分析用戶所處的場景特征，確定多維動態(tài)場景特征集； 分析所述多維動態(tài)場景特征集，確定當(dāng)前用戶的復(fù)合場景需求信息，并根據(jù)所述復(fù)合場景需求信息，檢索并推送用戶實(shí)時(shí)需求信息； 所述用戶行動數(shù)據(jù)包括用戶停留行動信息和歷史搜索記錄； 所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)、氣象狀態(tài)數(shù)據(jù)和公共設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和公共事件數(shù)據(jù)； 所述分析所述用戶行動數(shù)據(jù)和環(huán)境感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一時(shí)空語義網(wǎng)絡(luò)，包括： 基于所述用戶停留行動信息，分析所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)，篩選確定用戶所處區(qū)域?qū)?yīng)的局部環(huán)境感知數(shù)據(jù)； 對所述局部環(huán)境感知數(shù)據(jù)中的所述實(shí)時(shí)交通狀態(tài)數(shù)據(jù)、所述氣象狀態(tài)數(shù)據(jù)、所述公共設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和所述公共事件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間戳對齊處理，確定同一時(shí)間軸下的局部環(huán)境感知同步數(shù)據(jù)； 基于融合注意力機(jī)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以所述用戶行動數(shù)據(jù)為注意力目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，以對應(yīng)所述局部環(huán)境感知同步數(shù)據(jù)內(nèi)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)為鄰居節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建基礎(chǔ)關(guān)聯(lián)圖； 根據(jù)所述基礎(chǔ)關(guān)聯(lián)圖，以所述鄰居節(jié)點(diǎn)對應(yīng)實(shí)體與所述注意力目標(biāo)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)實(shí)體之間的實(shí)時(shí)相對關(guān)系作為所述鄰居節(jié)點(diǎn)與對應(yīng)所述注意力目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的注意力權(quán)重，確定注意力圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 根據(jù)動態(tài)注意力更新策略，對所述注意力圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)更新，實(shí)時(shí)構(gòu)建所述統(tǒng)一時(shí)空語義網(wǎng)絡(luò)； 所述對所述注意力圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)更新，包括： 根據(jù)所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)，提取所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)中每一項(xiàng)數(shù)據(jù)對應(yīng)實(shí)體感知設(shè)備的影響范圍； 根據(jù)所述用戶停留行動信息，繪制用戶移動軌跡信息； 所述動態(tài)注意力更新策略包括被動更新機(jī)制和主動更新機(jī)制； 所述被動更新機(jī)制：當(dāng)所述用戶移動軌跡信息發(fā)生變化時(shí)，根據(jù)所述影響范圍與用戶停留行動變化之間的相對位置關(guān)系，對所述注意力圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中當(dāng)前所述注意力目標(biāo)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的若干所述鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行動態(tài)更新； 所述主動更新機(jī)制：基于長短期記憶協(xié)同算法，根據(jù)所述用戶移動軌跡信息和所述歷史搜索記錄，對用戶后續(xù)移動軌跡進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測移動軌跡，預(yù)加載后續(xù)涉及的環(huán)境感知數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)作為對應(yīng)若干所述鄰居節(jié)點(diǎn)的預(yù)更新節(jié)點(diǎn)。

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