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申请/专利权人：南昌大学;南昌大学新一代信息技术产业研究院

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种深度信息融合驱动的移动社交网络POI调度方法及系统，包括：感知层包括：云感知模块、边缘感知模块和深度表征学习模块；其中，云感知模块依据POI原始数据获得用户的显式特征，边缘感知模块依据POI原始数据获得用户间的隐式特征，深度表征学习模块基于深度学习方法，依据用户的显式特征和用户间的隐式特征，学习得到代表向量；计算层依据代表向量训练POI调度模型；应用层接收用户的POI调度请求，并且将用户的POI调度请求输入至训练好的POI调度模型中，从而得到POI调度结果。本申请可以提高移动社交网络MSN环境中的兴趣点POI调度的效果，并且使得移动社交网络MSN环境中的兴趣点POI的调度的难度较低。

主权项：1.一种深度信息融合驱动的移动社交网络兴趣点POI调度系统，其特征在于，包括：接入层、感知层、计算层和应用层，接入层与感知层通信连接，感知层与计算层通信连接，计算层与应用层通信连接；接入层收集兴趣点POI原始数据并将兴趣点POI原始数据上传至感知层；感知层包括：云感知模块、边缘感知模块和深度表征学习模块；其中，云感知模块依据兴趣点POI原始数据获得用户的显式特征，边缘感知模块依据兴趣点POI原始数据获得用户间的隐式特征，深度表征学习模块基于深度学习方法，依据用户的显式特征和用户间的隐式特征，学习得到代表向量；计算层依据代表向量训练兴趣点POI调度模型；应用层接收用户的兴趣点POI调度请求，并且将用户的兴趣点POI调度请求输入至训练好的兴趣点POI调度模型中，从而得到兴趣点POI调度结果；用户的显式特征是指用户的上下文特征和用户的语义特征，用户的隐式特征是指社交关系特征和移动关系特征；深度表征学习模块包括：卷积神经网络CNN算子模块、双向门控递归单元网络Bi-GRU算子模块、长短期记忆模型LSTM算子模块和相关性算子模块；云感知模块将用户的上下文特征输入至卷积神经网络CNN算子模块，学习得到用户的上下文代表向量；云感知模块将用户的语义特征输入至双向门控递归单元网络Bi-GRU算子模块，从前向和后向对用户的语义特征进行建模，学习推导出用户的语义代表向量；边缘感知模块将用户的社会关系特征输入至长短期记忆模型LSTM算子模块，经过t轮迭代后，得到用户的社会关系代表向量；边缘感知模块将用户的移动关系特征输入至相关性算子模块，学习推导出用户的移动关系代表向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南昌大学 南昌大学新一代信息技术产业研究院 一种深度信息融合驱动的移动社交网络POI调度方法及系统