[发明专利]一种基于用户行为与资源特征的线路推荐方法

权利要求书

1.一种基于用户行为与资源特征的线路推荐方法，其特征在于：包括：

接收客户端提交的线路推荐请求；

根据所述线路推荐请求携带的目的地推荐出第一个行程；

以所述第一个行程为中心，基于所述线路推荐请求携带的筛选条件和根据用户访问地理信息中的POI资源库所生成的用户画像，并根据所述用户画像获得用于体现用户喜好及行为意向的用户标签权重；最终规划出贴合用户需求的出行线路；

将规划出的所述出行线路推荐给客户端。

2.根据权利要求1所述的基于用户行为与资源特征的线路推荐方法，其特征在于：所述目的地为景点时，则以该景点为第一个行程；

所述目的地为城市时，从符合用户标签的景点中，随机选取一个作为目的地。。

3.根据权利要求1所述的基于用户行为与资源特征的线路推荐方法，其特征在于：所述根据用户访问地理信息中的POI资源库所生成的用户画像的方法如下：

根据用户访问POI资源库的行为，通过TF-IDF算法进行权重归类，提取出用户的喜好、特征并生成用户画像。

4.根据权利要求3所述的基于用户行为与资源特征的线路推荐方法，其特征在于：通过所述TF-IDF算法进行权重归类具体方法如下：

其中，T表示一个标签，T_i表示所有标签，P表示一个用户，W(P,T)表示一个标签T被用于标记用户P的次数，W(P，T_i)表示用户P身上所有的标签个数，TF(P,T)表示标签T标记次数在用户P所有标签中所占的比重；

其中，Pi表示所有的用户，W(Pi,，Ti)表示所有用户的全部标签之和，W(Pi，T)表示所有打T标签的用户之和，IDF(P,T)表示标签T在全部标签中的稀缺程度；

TF-IDF＝TF*IDF，其中，TF-IDF表示用户对一个标签的关注程度或者表示一个标签对用户的重要性。

5.根据权利要求4所述的基于用户行为与资源特征的线路推荐方法，其特征在于：根据所述用户画像获得用户标签权重具体方法如下：

用户标签权重＝行为类型权重*时间衰减*TF-IDF*行为次数；

其中，所述行为类型权重是表示用户浏览、搜索、收藏、下单、购买对用户而言有不同的重要性，通过分值的高低来表示；

所述时间衰减是表示行为的重要性会受到时间的流逝而进行衰减，按时间段来设置不同的衰减幅度，取值范围0～1，如果持续性的访问，时间衰减系数取值1～2之间，表示关注度频繁。

6.根据权利要求1所述的基于用户行为与资源特征的线路推荐方法，其特征在于：所述POI资源库中的每个POI资源都有自己独立的标签和特征，所述标签和特征包括类型、主题、游玩时间和游玩强度。

7.根据权利要求1所述的基于用户行为与资源特征的线路推荐方法，其特征在于：所述线路推荐请求携带的筛选条件包括酒店的级别、游玩的强度、线路的主题、游玩天数、价格范围和人数。

8.根据权利要求7所述的基于用户行为与资源特征的线路推荐方法，其特征在于：所述筛选条件中游玩天数为一天时，会根据最后一个行程点就近推荐酒店；

所述游玩天数为两天及以上的行程，会结合当天最后一个行程与下一天的第一个行程计算出最优的住宿区域，并推荐所述住宿区域内符合级别要求的酒店。