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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利POI推荐装置、方法、电子设备及可读存储介质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：CN119248984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411765210.X，技术领域涉及：G06F16/909；该发明授权POI推荐装置、方法、电子设备及可读存储介质是由范子沛;林禹汐;宋轩设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本POI推荐装置、方法、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种POI推荐装置、方法、电子设备及可读存储介质，所述装置包括用户分组模块、配置模块、模型训练模块、验证集损失计算模块、用户群体权重调整模块和验证集损失判断模块；根据用户的行为特征和社交属性进行分组，为不同用户群体分配初始权重，利用深度神经网络模型和目标函数进行训练，通过验证集损失计算和用户群体权重的动态调整，通过迭代判断验证集损失，更新历史最优模型参数，直至模型收敛。通过本发明，考虑数据量对各用户群体验证损失的影响，优化群体公平性，避免单一目标函数无法平衡多群体目标的问题，实现对不同用户群体的公平推荐，提高了模型的预测准确性和推荐系统的个性化水平。

本发明授权POI推荐装置、方法、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种POI推荐装置，其特征在于，所述装置包括：用户分组模块，用于对用户进行分组，以将用户分为不同的用户群体；配置模块，用于为每个用户群体分配初始权重，以及初始化模型参数；模型训练模块，用于利用目标函数，对深度神经网络模型进行训练以得到训练集损失函数；验证集损失计算模块，用于基于所述模型训练模块得到的所述训练集损失函数计算验证集损失值；用户群体权重调整模块，用于根据所述验证集损失计算模块计算得到的所述验证集损失值，按照预定的权重更新规则调整每个用户群体的权重；其中，所述权重更新规则为：当用户群体的验证集损失值不小于平均损失值，则调高所述用户群体的权重；验证集损失判断模块，用于判断当前迭代得到验证集损失值向量是否在所有用户群体上都不大于历史最优模型的验证集损失值向量；所述配置模块，还用于：在所述验证集损失判断模块确定当前迭代得到验证集损失值向量在所有用户群体上都不大于历史最优模型的验证集损失值向量时，并且在至少一个用户群体上取得了更好的结果时，更新历史最优模型参数，并记录当前模型的损失值作为新的基准，同时重置所述模型参数；以及在所述验证集损失判断模块确定当前迭代得到验证集损失值向量未在所有用户群体上都不大于历史最优模型的验证集损失值向量时，调整所述模型参数以减小用户群体权重的调整幅度；所述模型训练模块，还用于判断模型是否收敛；所述配置模块，还用于：当确认模型已经收敛时，调用历史最优模型的参数，并为模型配置所述历史最优模型的参数，以利用所述深度神经网络模型预测用户的POI；以及当确认模型没有收敛时，调用历史最优模型的参数，并为模型配置所述历史最优模型的参数，使得所述模型训练模块继续利用目标函数对当前模型进行训练，直至模型收敛。

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