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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种具有隐私保护的兴趣点预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119691807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411859187.0，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种具有隐私保护的兴趣点预测方法及系统是由吴大鹏;曹霞;杨志刚;张普宁;王汝言;张鸿设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有隐私保护的兴趣点预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种具有隐私保护的兴趣点预测方法及系统，属于机器学习技术领域，包括以下步骤：S1：运用匿名化技术对用户数据进行采集；S2：参与者根据预先设定的服务领域范围对数据进行分类汇聚；S3：参与者对汇聚的数据进行预处理和特征提取；S4：参与者通过多因素融合的个性化兴趣点推荐方法，从社交关系、用户相似性、用户意图和时空上下文四个关键因素进行建模，以此训练出本地模型；S5：参与者通过添加成对掩码的方式对原始梯度进行扰动并上传加密梯度；S6：计算服务提供方对收到的加密信息进行聚合操作，将全局模型更新信息下发给各个参与者，参与者接收并更新本地模型，重复上述过程，直到模型收敛。

本发明授权一种具有隐私保护的兴趣点预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种具有隐私保护的兴趣点预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：运用匿名化技术对用户数据进行采集； S2：参与者根据预先设定的服务领域范围对数据进行分类汇聚； S3：参与者对汇聚的数据进行预处理和特征提取； S4：参与者通过多因素融合的个性化兴趣点推荐方法，从社交关系、用户相似性、用户意图和时空上下文四个关键因素进行建模，以此训练出本地模型；具体包括： 对于社交关系建模，采用图注意力机制，给定社交邻居节点表示和邻居集合，为用户到邻居的注意力权重，对邻居加权求和，得到具有社交关系的用户节点表示； 对于用户相似性建模，首先结合相似度方法计算两个用户的协同相似性；给定用户的相似度阈值，当且仅当时，用户和用户才会被定义为相似用户；然后采用图注意力机制，对于用户，给定相似邻居节点特征和邻居集合，为用户到邻居的权重，对邻居加权求和，得到相似用户节点表示； 对于用户意图建模，具体包括： 1首先引入知识图谱，根据语义信息对标签进行分类，并利用图卷积网络更新标签，然后采用多模态融合策略，考虑文本、图像和视频模态的语义信息进行转换和表示，如下所示： 其中分别为文本、图像和视频模态的注意力权重，是多层感知机，是融合后的向量； 2通过LSTM处理序列数据，设是LSTM的输出矩阵，对LSTM的输出矩阵进行自适应多池化策略，定义一个选择函数，它根据的特征值分布来决定池化方式，然后通过选定的池化方式得到池化后的向量； 3利用生成对抗网络来优化全连接层和激活函数的参数；设生成器的输入为随机噪声向量，生成的向量为，判别器对真实用户意图向量和生成向量的输出分别为和；训练目标是最小化以下损失函数： 对于时空上下文建模，用户的签到行为受具体时间点、地理位置、是否为节假日、与前一次签到的距离以及时间差五种因素的影响，首先采用独热编码方式，将影响每次签到的五个因素转换成维的向量，每个时刻临时嵌入向量聚合为，其中，，是可学习的参数；采用上下文注意力机制，用户在时刻签到记录的嵌入向量表示为： 其中，为通过注意力机制后的第个特征因素的嵌入向量，表示第次历史签到的第个因素的嵌入向量表示，为对应的权重，，是可学习的参数；将输入到LSTM中，得到时刻的隐藏状态，通过时间注意力机制生成权重，最终得到用户时空偏好表示； 在得到四种影响因素的嵌入向量后，首先通过注意力机制将不同嵌入向量聚合为 计算它与特定POI的嵌入向量的内积，以预测用户对POI的评分，并计算损失函数； 参与者计算样本的损失值，然后迭代最小化损失以获得最优模型，其中表示第个训练样本的特征向量，是对应的标签； S5：参与者通过添加成对掩码的方式对原始梯度进行扰动并上传加密梯度，具体包括以下步骤： S51：参与者计算本地梯度； S52：参与者对本地梯度进行屏蔽，通过添加成对掩码的方式对原始梯度进行扰动： 其中，是一个随机噪声项，是一个系数，用于控制第个参与者的梯度对第个参与者的掩码的影响； S6：计算服务提供方对收到的加密信息进行聚合操作，将全局模型更新信息下发给各个参与者，参与者接收并更新本地模型，重复上述过程，直到模型收敛。

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