[发明专利]基于深度学习模型的地图兴趣点推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202210832341.X | 申请日： | 2022-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN115203552A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 管洪清;徐亮;王伟;张元杰;张大千;尹广楹;孙浩云 | 申请（专利权）人： | 青岛文达通科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06F16/9537;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 266500 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于深度学习模型的地图兴趣点推荐方法及系统，所述方案包括：获取地图中的兴趣点数据以及各兴趣点所产生的订单数据；基于所述订单数据生成用户轨迹数据以及喜好标签数据；基于所述用户轨迹数据和喜好标签数据，以及预先训练的基于项目时序关联的RNN网络模型，对目标用户进行地图兴趣点的推荐；其中，所述基于项目时序关联的循环神经网络模型，在RNN网络模型结构中引入遗忘门思想，在每一层的信息传播过程中对前一个隐藏层的信息、当前隐藏层的信息以及序列中的当前元素所携带的信息进行有选择地整合，并将整合后的信息输入至下一个隐藏层中进行再次分析。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 地图 兴趣 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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