一种基于地理位置信息和多媒体交互的意图引导推送方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于地理位置信息和多媒体交互的意图引导推送方法和系统，通过基于地理围栏技术和深度神经网络构建兴趣模型；基于兴趣模型生成用户活动意图预测结果，基于用户活动意图预测结果使用贝叶斯网络、时间序列预测算法，得到行为节奏分析结果，基于确定行为节奏分析结果最佳推送时机，利用图论算法构建用户及地点关系图谱，以生成时间敏感度优化方案；基于时间敏感度优化方案，生成定制化内容，采用情感分析法、协同过滤算法、自编码器和多头注意力机制处理定制化内容，得到最终内容，通过即时反馈机制调整最终内容，生成多媒体推送包；本发明专利技术提高了智能推送系统的性能和服务质量，为用户提供更加精准、个性化推荐体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及多媒体，尤其涉及一种基于地理位置信息和多媒体交互的意图引导推送方法和系统。

技术介绍

1、在现代智能推荐系统中，基于地理位置信息和多媒体交互的意图引导推送方法具有广泛的应用场景。例如，在电子商务平台、社交媒体应用、旅游导航服务等领域，若针对不同用户进行个性化推荐，能够显著提升用户体验和服务质量。

2、目前，市场上已经存在多种基于地理位置和用户行为的推荐系统，现有方案中的推荐算法根据预设规则和用户标签进行简单的内容匹配和推送，现有方案技术侧重于地理位置的简单识别，缺乏深度环境感知，导致推荐不够精准；大多数系统采用固定的推荐策略，无法动态调整以适应用户的即时需求和外部因素的变化；推荐内容往往缺乏个性化定制，难以满足不同用户的多样化需求和情感偏好。

技术实现思路

1、本专利技术实施例提供一种基于地理位置信息和多媒体交互的意图引导推送方法和系统，用以解决现有技术中推荐不够精准、灵活性差以及定制化不足的问题。

2、第一方面，本专利技术实施例提供一种基于地理位置信息和多媒体交互本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于地理位置信息和多媒体交互的意图引导推送方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于地理围栏技术和深度神经网络识别用户所在的特定地理位置和所述特定地理位置的周围环境特征，基于所述特定地理位置、所述周围环境特征以及用户行为数据，构建兴趣模型，利用所述兴趣模型预测用户活动意图，应用情境感知计算外部因素的影响，得到外因影响结果，基于所述外因影响结果对所述用户活动意图进行优化，生成用户活动意图预测结果，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述地理位置信息和所述时间戳，利用深度卷积神经网络识别用户所在的特定地理位置和所...

【技术特征摘要】

1.一种基于地理位置信息和多媒体交互的意图引导推送方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于地理围栏技术和深度神经网络识别用户所在的特定地理位置和所述特定地理位置的周围环境特征，基于所述特定地理位置、所述周围环境特征以及用户行为数据，构建兴趣模型，利用所述兴趣模型预测用户活动意图，应用情境感知计算外部因素的影响，得到外因影响结果，基于所述外因影响结果对所述用户活动意图进行优化，生成用户活动意图预测结果，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述地理位置信息和所述时间戳，利用深度卷积神经网络识别用户所在的特定地理位置和所述特定地理位置的周围环境特征，所述周围环境特征包括设施类型特征、人流密度特征以及交通流量特征，所述特定地理位置是预设地理区域内的一个或多个地点，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述地理位置信息和所述时间戳，利用时空注意力机制和深度卷积神经网络对用户所在的位置和所述用户所在位置中随时间变化的动态特征进行多尺度特征提取，以得到用户位置特征图，根据所述用户位置特征图，应用语义分割算法对地图数据进行分析，提取环境信息，以生成综合环境特征描述，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用自编码器和多头注意力机制处理所述优化...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐博，古鹏，
申请(专利权)人：北京久佳信通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：