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龍圖騰網恭喜南開大學申請的專利基于自然語言的行程規劃方法、系統、設備、產品及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119539450B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510104793.X，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權基于自然語言的行程規劃方法、系統、設備、產品及介質是由宋春瑤;祁榮博;張雅琪;袁曉潔;蔡祥睿設計研發完成，并于2025-01-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自然語言的行程規劃方法、系統、設備、產品及介質在說明書摘要公布了：本發明涉及數據挖掘技術領域，提供基于自然語言的行程規劃方法、系統、設備、產品及介質，包括：構建興趣點數據集；獲取用戶輸入文本和雙層大語言模型，對用戶輸入文本進行解析和微調得到用戶需求參數；通過興趣點數據集對興趣點進行聚類，得到初始候選列表，計算余弦相似度，以計算候選列表中興趣點的興趣點得分，對初始候選列表進行排序，得到中間候選列表；反轉交換得到反轉候選列表，計算每個反轉候選列表的局部最優評分，并進行跨聚類替換，得到目標候選列表；生成目標候選列表，并計算綜合行程評分，將綜合行程評分最高的目標候選列表作為行程列表，并通過行程列表得到行程規劃。本發明有效提高了行程規劃的用戶體驗。

本發明授權基于自然語言的行程規劃方法、系統、設備、產品及介質在權利要求書中公布了：1.基于自然語言的行程規劃方法，其特征在于，包括：S1：獲取興趣點的興趣點信息，通過所述興趣點信息構建興趣點數據集；S2：獲取用戶輸入文本和包括第一預測層、第二預測層的雙層大語言模型，所述第一預測層對所述用戶輸入文本進行解析，得到初始用戶需求參數及用戶偏好，所述第二預測層根據所述用戶偏好對所述初始用戶需求參數進行微調，得到用戶需求參數；S3：通過所述興趣點數據集對所述興趣點進行聚類，得到初始候選列表，計算所述初始候選列表中所述興趣點信息的余弦相似度，通過所述余弦相似度計算所述候選列表中所述興趣點的興趣點得分，并根據所述興趣點得分和所述用戶需求參數對所述初始候選列表進行排序，得到中間候選列表；其中，步驟S3進一步包括：S31：通過所述興趣點數據集中所述興趣點的地理信息對所述興趣點進行聚類，得到興趣點聚類，使用貪婪時間策略并根據所述用戶需求參數對所述興趣點聚類進行遴選，得到初始候選列表；S32：通過所述興趣點數據集計算所述初始候選列表中所述興趣點信息的嵌入表示，通過所述嵌入表示計算所述興趣點信息的所述余弦相似度，根據所述余弦相似度計算所述候選列表中所述興趣點的所述興趣點得分；所述余弦相似度為計算用戶u對初始候選列表中第p個興趣點的興趣點信息的余弦相似度： 其中，表示興趣點嵌入表示的模長，表示用戶嵌入表示的模長；S33：根據所述興趣點得分對所述初始候選列表進行排序，得到排序列表，構建約束條件，在所述排序列表中，根據所述約束條件和所述用戶需求參數進行選取，得到所述中間候選列表；S4：對所述中間候選列表進行多次反轉交換，得到多個反轉候選列表，計算每個所述反轉候選列表的局部最優評分，并對所述局部最優評分最高的所述反轉候選列表進行跨聚類替換，得到目標候選列表；其中，步驟S4進一步包括：S41：對所述中間候選列表中相鄰的所述興趣點進行多次反轉交換，得到多個所述反轉候選列表；S42：獲取所述反轉候選列表的總旅行時間，通過所述興趣點數據集得到等待時間、時間匹配興趣點數量和時間不匹配興趣點數量，根據所述等待時間、所述時間匹配興趣點數量和所述時間不匹配興趣點數量計算每個所述反轉候選列表的所述局部最優評分；S43：獲取聚類外興趣點集合中的同類興趣點，使用所述同類興趣點對所述局部最優評分最高的所述反轉候選列表中的非優先興趣點進行興趣點替換，并計算所述反轉候選列表的局部最優評分，當所述局部最優評分提升時則保留所述興趣點替換，得到目標候選列表；S5：重復S2至S4生成多個所述目標候選列表，并計算每個所述目標候選列表的綜合行程評分，將所述綜合行程評分最高的目標候選列表作為行程列表，并通過所述行程列表得到行程規劃。

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