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龙图腾网获悉北京中科创途科技有限公司申请的专利用户位置的补全方法、装置、终端设备及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：CN119277322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411379438.5，技术领域涉及：H04W4/029；该发明授权用户位置的补全方法、装置、终端设备及存储介质是由石光;胡月月;赵悦楷;赵宁;吕青;王晗;马天行;张翀斌设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户位置的补全方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了用户位置的补全方法、装置、终端设备及存储介质，包括获取用户位置轨迹数据；根据预先训练好的位置补充模型，确定用户位置轨迹数据中需要补全的位置轨迹数据；其中，预先训练好的位置补充模型是采用原始位置轨迹数据对深度学习模型进行训练得到的；深度学习模型是基于图神经网络和双向编码器建立的，位置补充模型用于轨迹数据中缺失部分进行预测和填充；根据需要补全的位置轨迹数据，对用户位置轨迹数据中的缺失部分进行补充，实现了对用户位置轨迹数据的精确补全，不仅提高了用户行为预测的准确性和完整性，而且能更好地理解和挖掘用户在时空维度上的复杂行为模式，增强了对用户行为特性的捕捉能力。

本发明授权用户位置的补全方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用户位置的补全方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户位置轨迹数据； 根据预先训练好的位置补充模型，确定所述用户位置轨迹数据中需要补全的位置轨迹数据；其中，所述预先训练好的位置补充模型是采用原始位置轨迹数据对深度学习模型进行训练得到的；所述深度学习模型是基于图神经网络和双向编码器建立的，所述位置补充模型用于轨迹数据中缺失部分进行预测和填充； 根据所述需要补全的位置轨迹数据，对所述用户位置轨迹数据中的缺失部分进行补充，其中： 所述预先训练好的位置补充模型通过如下方式获得： 获取所述原始位置轨迹数据； 对所述原始位置轨迹数据进行预处理，得到样本位置轨迹数据和测试位置轨迹数据； 根据所述样本位置轨迹数据对所述深度学习模型进行训练，得到所述位置补充模型，包括： 对输入访问序列数据进行随机遮蔽，设置预设模拟缺失场景，其中，所述访问序列数据至少包括节点的高阶抽象嵌入向量、低维用户嵌入向量和时间嵌入向量； 采用BERT模型的MLM任务对所述深度学习模型进行训练； 通过多层编码器，获取所述节点的高阶抽象嵌入向量、所述低维用户嵌入向量和所述时间嵌入向量的上下文依赖关系，并根据所述上下文依赖关系对所述遮蔽位置进行预测； 通过MLP解码器，将BERT模型最后一层的输出向量映射为用户位置点信息的概率分布信息； 根据所述概率分布信息和预设分布信息，对所述深度学习模型进行训练，得到所述位置补充模型； 根据测试位置轨迹数据和训练好的位置补充模型，确定用户标识、用户位置点信息和时间的关联关系； 根据所述关联关系，确定所述样本位置轨迹数据中缺失的位置信息。

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