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一种利用包含社会地理信息的多媒体网络学习最大边界多媒体网络表达的方法

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本发明公开了一种利用包含社会地理信息的多媒体网络进行最大边界多媒体网络表达学习的方法。主要包括如下步骤：1)针对于一组社交网络用户及感兴趣地点和感兴趣地点的类别信息，构建包含用户、感兴趣地点和感兴趣地点类别信息之间相互关系的网络。2)卷积神经网络及单词映射网络获取感兴趣地点的综合表达，之后利用最大边界网络训练的方法结合用户及感兴趣地点的映射表达进行训练，得到令损失函数最小的用户及感兴趣地点的表达。相比于一般的用户可能感兴趣地点推荐解决方案，本发明利用了多媒体网络的特性及用户之间的相互关系与感兴趣地点的种类信息。本发明在用户可能感兴趣的地点的预测问题中所取得的效果相比于传统的方法更好。

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公开/公告号CN108170712B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-10

原文格式PDF
申请/专利权人浙江大学;
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申请/专利号CN201711230595.X
发明设计人赵洲;孟令涛;沈锴;杨启凡;蔡登;何晓飞;庄越挺;
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申请日2017-11-29
分类号G06F16/9537(20190101);G06Q50/00(20120101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人郑海峰
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
入库时间 2022-08-23 12:17:36

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