[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
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 | ||
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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