원래 이름 기록: 浙江财经大学

本发明属于个性化推荐领域，公开了一种基于多模态时空特征聚合网络的下一个兴趣点推荐方法及装置，包括：基于用户的社交网络、用户签到序列和兴趣点地理位置构建多模态知识图谱；将时空特征和多模态特征分别映射为嵌入表示；将时空特征和多模态特征的嵌入表示经过图卷积网络模块融合，得到最终嵌入矩阵；基于用户签到序列、多模态特征的嵌入表示和最终嵌入矩阵得到用户在当前时间步的聚合隐藏状态；将聚合隐藏状态与时空特征的嵌入表示中的用户嵌入拼接，并经过全连接层生成下一个兴趣点交互概率，选取下一个兴趣点交互概率中概率最高的前预设个数兴趣点作为推荐结果。本发明能够适应动态变化的用户偏好，提升下一兴趣点推荐的准确性。

本发明公开了一种面向中文有害表情包检测的认知启发式多模态推理方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：中文有害数据集获取；步骤2：基于场景的叙事生成；步骤3：多粒度视觉特征融合；步骤4：渐进式多模态推理；步骤5：模型不确定性加权多损失框架训练。本发明通过模拟人类认知机制，本发明构建了融合场景叙事、多粒度视觉感知与渐进推理的多模态识别框架，实现对中文有害表情包的精准检测。

本发明提供基于区块链的分布式网络身份认证方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：步骤1，用户终端生成去中心化身份标识符及对应的非对称密码学密钥对，并将包含去中心化身份标识符和公钥的身份注册信息上传至区块链身份链完成注册；步骤2，在身份认证过程中，采集用户终端发出的认证请求数据，从认证请求数据中提取多个认证特征量，基于认证特征量的空间分布特征，使用网格划分算法将认证策略框架划分为多个策略执行区域。本发明通过去中心化身份注册、区域化策略调整与区块链智能合约验证的结合，提升了分布式网络身份认证的安全性、可靠性与动态适配性，保障了认证过程的可信度与结果的不可篡改性。

本发明适用于个性化推荐技术领域，提供了结合差分隐私的个性化推荐方法及系统。本发明通过选择暴露推荐终端和多个隐藏推荐终端；在当前请求来源为隐藏推荐终端时，判断是否存在隐私受限；在不存在隐私受限时，进行直接个性化展示；在存在隐私受限时，进行差分隐私包装与间接个性化展示。能够对多个个性化推荐终端进行差分隐私规划，选择暴露推荐终端和多个隐藏推荐终端，对于暴露推荐终端的个性化推荐请求，进行直接个性化展示，而对于隐藏推荐终端的个性化推荐请求，进行直接个性化展示或差分隐私包装后的间接个性化展示，从而避免个性化推荐内容因为同一用户的多个智能终端的隐私授权权限的差异而受限，有效提升用户的使用体验。