[发明专利]基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本发明公开了基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，可基于历史签到数据确定用户历史签到的地理兴趣点，基于地理兴趣点间的访问关系生成地理兴趣点访问序列；基于获取的地理兴趣点的描述向量，学习地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律，得到地理兴趣点对应的访问关系向量，基于访问关系向量，生成地理兴趣点的相关推荐信息，本发明弱化了地理兴趣点在用户维度上的区分，不以各用户的签到序列作为研究对象，而基于地理兴趣点间的访问关系构造地理兴趣点访问序列，弥补了用户签到序列的稀疏性，有利于提升基于地理兴趣点的访问关系向量得到的相关推荐信息的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体涉及一种基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

目前，随着移动互联网技术的高速发展和普及，越来越多的用户习惯通过互联网提供的信息决定自己的各种购买行为，基于位置的互联网商业模式也发展了起来。

地理兴趣点(Point of Interest，POI)是地理信息系统中的一个术语，泛指一切可以抽象为点的地理对象。目前，可以基于用户的历史签到数据，对地理兴趣点之间的关联进行研究，但是相关技术中，一般是以每个用户的历史签到序列作为研究对象，用户签到数据的稀疏，使得很多地理兴趣点之间难以建立关联，不利于基于地理兴趣点的关于位置的推荐服务。

发明内容

本发明实施例提供一种基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，有利于深入挖掘地理兴趣点之间的关联关系，提升基于兴趣点的推荐准确性。

本发明实施例提供一种基于兴趣点的推荐方法，该方法包括：

获取用户的历史签到数据，从所述历史签到数据中确定用户历史签到的地理兴趣点；

基于所述历史签到数据，获取所述地理兴趣点之间的访问关系信息；

基于所述地理兴趣点之间的访问关系信息，生成地理兴趣点访问序列，其中，所述地理兴趣点访问序列中相邻的地理兴趣点被至少一个用户先后访问；

获取所述地理兴趣点的描述向量；

基于地理兴趣点的描述向量，对地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律进行学习，得到地理兴趣点对应的访问关系向量，其中，所述访问关系向量用于表示对应的地理兴趣点与其他地理兴趣点在用户访问行为上的关联；

基于地理兴趣点的访问关系向量，生成地理兴趣点的相关推荐信息。

可选的，所述获取所述地理兴趣点的描述向量，包括：

从所述历史签到数据中，获取所述地理兴趣点的用户签到文本；

对所述地理兴趣点的用户签到文本进行语义分析，得到用于描述用户签到文本语义的文本描述向量，其中，各文本描述向量的长度相同；

对同一地理兴趣点的所有文本描述向量进行融合，得到融合后向量，将融合后向量作为对应的地理兴趣点的描述向量。

可选的，所述对同一地理兴趣点的所有文本描述向量进行融合，得到融合后向量，将融合后向量作为对应的地理兴趣点的描述向量，包括：

对同一地理兴趣点的所有文本描述向量取平均，得到平均向量作为对应的地理兴趣点的描述向量。

可选的，基于地理兴趣点的描述向量，对地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律进行学习，得到地理兴趣点对应的访问关系向量，包括：

通过访问规律分析模型，基于地理兴趣点的描述向量，对地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律进行学习，得到地理兴趣点对应的访问关系向量；

所述基于地理兴趣点的描述向量，对地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律进行学习，得到地理兴趣点对应的访问关系向量前，还包括：