(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210776454.2 (22)申请日 2022.07.04 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114840777 A (43)申请公布日 2022.08.02 (73)专利权人 杭州城市大脑有限公司 地址 310024 浙江省杭州市西湖区转塘科 技经济区块16号8幢5、 6层 (72)发明人 申永生　胡徐蕾　杨威　谢卓岚　 陈冲杰　 (74)专利代理 机构 杭州天昊专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 33283 专利代理师 吴金姿 (51)Int.Cl. G06F 16/9536(2019.01) G06F 16/9035(2019.01) G06F 16/901(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06Q 30/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01)(56)对比文件 CN 108876069 A,2018.1 1.23 CN 112861006 A,2021.0 5.28 CN 112669922 A,2021.04.16 CN 105763623 A,2016.07.13 CN 108197285 A,2018.0 6.22 US 2021098109 A1,2021.04.01 WO 202123 0469 A1,2021.1 1.18 CN 114048379 A,202 2.02.15 CN 111461811 A,2020.07.28 张红凤等.养老服 务资源对老年人 社会养老 服务需求的影响研究. 《中国人口 ·资源与环 境》 .2019,(第04期), 田甜等.成都市社区居家养老服 务需求及影 响因素. 《中国老年学杂志》 .2018,(第01期), 黎婿漩. 《基于知识图谱和句嵌入的养老服 务推荐方法》 . 《中国优秀硕士学位 论文全文数据 库 (社会科 学Ⅰ辑)》 .2020, (续) 审查员 刘莹 (54)发明名称 多维度养 老服务推荐 方法、 装置以及电子设 备 (57)摘要 本发明提供一种多维度养老服务推荐 方法、 装置及电子设备。 该方法包括对知识图谱进行学 习得到老年用户与多个待推荐养老服务推荐的 匹配得分， 形成待推荐养老服务集以实现基于老 年用户个人维度的养老服务推荐。 在此基础上， 基于老年用户多维度用户特征信息及老年用户 与多个待推荐养老服务的匹配得分， 构建社区养 老服务的需求模型并通过学习确定各项用户特 征信息对应的权重 。 并以老年用户的居住地行 政区划为维度， 根据用户特征权重及养老服务匹 配得分对各社区养老服务的需求度进行评分， 最 终形成兼容个人维度推荐和社区维度的养老服务的准确推荐。 [转续页] 权利要求书4页 说明书11页 附图3页 CN 114840777 B 2022.09.27 CN 114840777 B (56)对比文件 Jia-Ching Ying 等. 《Preference-Aware Community Detecti on for Item Recommendation》 . 《IEEE》 .2014,2/2 页 2[接上页] CN 114840777 B1.一种多维度养老服 务推荐方法， 其特 征在于， 包括： 获取老年用户和养老服 务的历史 交互信息， 构建养老服 务知识图谱和图数据库； 利用推荐模型对知识图谱进行学习以预测老年用户 与多个待推荐养老服务 的匹配 得分  ； 并根据预测的匹配得分 对多个待推荐的养老服务进行排序， 选取前 N个养老服 务作为基于个人维度的待推荐养老服 务集； 获取老年用户自身的多维度用户特征信息， 根据居住地行政区划 获得各项养老服 务的老年用户特征向量 ， 其中 分别表征各维度的用户 特征信息； 基于各项养老服务的老年用户特征向量 和老年用户 对养老服务 的匹配得分构建 社区养老服务的需求模型 ； 其中， 表示社区， 表示 用户特征信息 的权重， 表示老年用户特征向量 的第 维度特征信息 ， 表示老年用户 对养老服 务 的匹配得分； 根据各行政区划内老年用户样本集的每一老年用户样本对于各项养老服务的老年用 户特征向量 以及每一老年用户样本与养老服务的历史交互数量信息 对已构建的社 区养老服务需求模型进行学习， 所采用的损失函数为 ， 并 构建各项用户特 征信息对应的权 重 ； 基于各项用户特征信 息对应的权重 ， 从社区维度 预测待推荐养老服务集内每个养老 服务的需求度评分 ； 并根据评分 形成兼容社区维度的 推荐列表并向老年用户推荐。 2.根据权利要求1所述多维度养老服务推荐方法， 其特征在于， 在获得老年用户自身的 多维度用户特征信息后， 将每一维度的用户特征信息进行编码， 得到对于各项养老服务的 老年用户特 征向量 。 3.根据权利要求1所述的多维度养老服务推荐方法， 其特征在于， 在形成老年用户样本 集时对样本进行平衡化处 理， 其包括： 确定各维度用户特 征信息经编码后所 形成的用户特 征信息指标 所占有的样本数量； 采用下采样法对样本进行随机抽取， 将各用户特征信 息指标所占有样本数量转换为同 一数量级。 4.根据权利要求1所述的多维度养老服务推荐方法， 其特征在于， 老年用户和养老服务 相关的历史交互信息包括使用信息和评价信息， 在构建养 老服务知识图谱时以老年用户作 为养老服务知识图谱的节点， 将老年用户与养 老服务的历史交互作为关系的边加入到知识 图谱中以构建出协同知识图谱。 5.根据权利要求1所述的多维度养老服务推荐方法， 其特征在于， 利用推荐模型对知识权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114840777 B 3