[发明专利]POI推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质有效

专利信息
申请号: 201710210064.8 申请日: 2017-03-31
公开(公告)号: CN107169014B 公开(公告)日: 2021-03-19
发明(设计)人: 刘巍 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G06F16/2457 分类号: G06F16/2457;G06F16/25
代理公司: 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 代理人: 袁媛
地址: 100085 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: poi 推荐 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种POI推荐方法,其特征在于,包括:

获取用户对所述用户感兴趣的目标POI的访问量;

根据所述用户对所述目标POI的访问量,获得所述用户对所述目标POI所属的目标POI团簇的统计访问量;

根据所述用户对所述目标POI团簇的统计访问量,获得所述用户对关联POI团簇的传递访问量,所述关联POI团簇与所述目标POI团簇之间具有关联关系;其中,具有树形结构的至少一个POI团簇中的各POI团簇,以及具有树形结构的至少一个POI团簇中的各POI团簇与不在所述树形结构内的其他POI团簇,是具有关联关系的POI团簇;所述具有树形结构的至少一个POI团簇的构建方式包括:通过POI与POI之间的关联关系,将所有全量的POI联系在一起形成一张POI的网络;以及采用社区发现算法,发现所述网络中内聚性好的至少一个POI团簇;

根据所述用户对所述关联POI团簇的传递访问量,获得所述用户对所述关联POI团簇的感兴趣程度数据,以作为所述用户的用户个性化数据。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述关联关系包括下列关联关系中的至少一项:

同质关联关系;

异构关联关系;以及

全局同质关联关系。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述关联关系为同质关联关系;所述根据所述用户对所述目标POI团簇的统计访问量,获得所述用户对关联POI团簇的传递访问量,包括:

获取同质关联衰减系数;

根据所述用户对所述目标POI团簇的统计访问量和所述同质关联衰减系数,获得所述用户对所述关联POI团簇的传递访问量。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述关联关系为异构关联关系;所述根据所述用户对所述目标POI团簇的统计访问量,获得所述用户对关联POI团簇的传递访问量,包括:

获取异构关联衰减系数;

根据所述用户对所述目标POI团簇的统计访问量和所述异构关联衰减系数,获得所述用户对所述关联POI团簇的传递访问量。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述关联关系为全局同质关联关系;所述根据所述用户对所述目标POI团簇的统计访问量,获得所述用户对关联POI团簇的传递访问量,包括:

获取所述用户对其他POI团簇的统计访问量,所述其他POI团簇与所述目标POI团簇和所述关联POI团簇之间具有全局同质关联关系;

根据所述用户对所述目标POI团簇的统计访问量和所述用户对所述其他POI团簇的统计访问量,获得所述用户对所述关联POI团簇的传递访问量。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取用户感兴趣的目标POI,包括:

根据所述用户的属性数据,获得所述目标POI;或者

根据所述用户最近的查询操作,获得所述目标POI;或者

根据所述用户当前的查询操作,获得所述目标POI;或者

根据所述用户当前所在的位置,获得所述目标POI。

7.根据权利要求1~6任一权利要求所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户对所述目标POI的访问量,获得所述用户对所述目标POI所属的目标POI团簇的统计访问量之前,还包括:

获取全网用户的用户行为数据;

根据所述用户行为数据,获得两两POI之间的关联关系;

根据所述两两POI之间的关联关系和所述两两POI之间的关联关系的关联参数,采用社区发现算法,进行POI聚类处理,以获得具有树形结构关系的至少一个POI团簇,以供根据所述目标POI,获得所述目标POI所属的目标POI团簇,以及根据所述目标POI团簇,获得与所述目标POI团簇之间具有同质关联关系的POI团簇。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述两两POI之间的关联关系的关联参数,包括:

所述两两POI之间的关联关系的支持度;或者

所述两两POI之间的关联关系的支持度和所述两两POI之间的关联关系的余弦相似度。

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