[发明专利]与地理特征相关的个性化位置推荐系统

说明书

本发明公开了一种与地理特征相关的个性化位置推荐系统，主要解决现有协同过滤推荐算法在数据稀疏场景中性能差的不足。其技术方案是通过不同的功能模块相互协调实现推荐：数据库获取模块获取目标信息；用户数据库模块将目标信息存储在用户数据库中；用户偏好挖掘模块从用户数据库获取按照用户偏好排序的候选位置推荐列表；地理数据库模块将目标信息存储在地理数据库中；地理特征挖掘模块从地理数据库中获得按照地理特征排序的候选位置推荐列表；推荐模块使用按照用户偏好排序的推荐列表和按照地理特征影响排序的推荐列表，获得推荐结果。本发明通过考虑地理特征，缓解了数据的稀疏性问题，可用于基于位置社交网络的地点推送服务中。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，特别涉及一种与地理特征相关的个性化推荐技术，可用于基于位置社交网络中的地点推送服务。

背景技术

伴随着数据库技术的迅速发展和数据库管理系统的广泛应用，数据积累的越来越多。面对激增的数据，人们希望能够挖掘出隐藏在背后的许多重要的信息，从而可以更好地利用这些数据为人们服务。服务提供商拥有海量的与用户有关的个人信息和历史记录，利用这些数据向用户主动推荐相关服务既可以方便用户，又有益于服务提供商。

传统的推荐系统算法主要使用的是基于协同过滤的推荐算法，基于内容的推荐算法。无线网络和位置感知技术的出现和进步，推动着移动互联网，尤其是基于位置的社交网络的蓬勃发展，用户的地理位置数据通过客户端GPS开始被大量获取。地理上下文开始成为位置推荐的重要特征属性，使得一些基于用户地理位置的商品推荐任务成为可能。

在收集到用户的地理位置数据后，需要先对用户在地理位置上进行划分，划分方法是基于用户签到位置所在地的经度和纬度为基础的划分方法。然后，通过扫描该地区所有用户的位置历史记录以及待推荐用户的所有历史记录，通过预设模型计算用户和地区对位置的预测分数，进而获得候选位置，进行基于模型的协同过滤的推荐计算。

当前已有的基于协同过滤的推荐计算方案中，一种是基于用户本身之间的相似程度，一种是基于物品本身之间的相似程度。

上述方法中，由于均没有考虑地理特征在为用户进行地点推荐的影响，因而在数据稀疏场景中，如异地位置推荐，性能表现很差，而且对于新用户和新物品的冷启动问题，也无法有效解决。

发明内容

本发明的目的在于针对以上方法的不足，提出了一种与地理特征相关的个性化位置推荐系统，结合位置类别以及地理特征，使用潜在狄利克雷分配主题模型，为用户提供有感兴趣的位置。

为实现上述目的，本发明的推荐系统包括：

数据获取模块DC，用于抓取目标网站用户的签到记录，为用户数据库模块UD和地理数据库模块DD提供数据；

用户数据库模块UD，用于将数据抓取模块DC抓取的全部信息以用户ID作为索引存储在用户数据库中，为用户偏好挖掘模块UM提供用户信息；

地理数据库模块DD，用于将数据抓取模块DC抓取的全部信息以地理城市作为索引存储在地理数据库中，为地理特征挖掘模块DM提供地理信息；

用户偏好挖掘模块UM，用于使用用户数据库模块UD中的数据去挖掘用户的偏好，得到按照用户偏好排序的候选位置推荐列表List₁；

地理特征挖掘模块DM，用于使用地理数据库模块DD中的数据挖掘地理特征，得到按照地理特征影响排序的候选位置推荐列表List₂；

推荐模块RD，用于根据按照用户偏好排序的候选位置推荐列表List₁和按照地理特征影响排序的候选位置推荐列表List₂，产生最终的推荐结果Result。

本发明的优点是：