[发明专利]基于社会网络的旅游服务推荐方法

权利要求书

1.一种基于社会网络的旅游服务推荐方法，其特征在于，包括：

以用户的位置为圆心，由用户指定半径；

聚类在此半径内的其他用户位置信息以产生中心点；

再进一步筛选中心点，产生推荐点；

聚类在此半径内的其他用户位置信息以产生中心点时，采用Nois k-means算法；

Nois k-means算法包括：使用了基于Nois的初始方法来估算K值与初始中心点，其中，K值为K-means算法需要指定的K值；

Nois初始时：

采用下述方式产生新解：将K值转换为二进制随机反转某一位的数值产生新的二进制数值，转换为十进值数值就得到了新解；

采用下述方式进行解的优劣度判断：根据产生的新解，利用k-means++初始化中心点的方式，产生初始化中心点，并且由于在同样的K值情况下，产生的中心点的位置并不是固定的，可以寻找更优的初始化中心点的分布；

采用下述方式进行解的评估：

k-means聚类方式为：通过Nois算法初始化的中心点，计算数据点与各个中心点的距离，把每个数据点分配给距离最近的中心点，根据分配的数据点重新计算中心，直到满足终止条件退出循环；

再进一步筛选中心点包括：以Nois K-means计算出中心点之后，通过GPS坐标反查地址的方式，反查出每一个中心点的地址，通过匹配地址中关键字的方式排除与公共休闲场所和旅游景点无关的中心点，并且将反查出地址相同的中心点进行合并，避免出现地址重复的情况；

产生推荐点包括：将筛选之后的中心点，计算中心周围的人员的密度并且按照密度排序，以列表的方式展示出中心点地址的相关信息。

2.根据权利要求1所述的基于社会网络的旅游服务推荐方法，其特征在于，中心点人员密度计算方式如下所示：

其中，D代表人员密度，S代表中心点建筑的建筑面积，Pn代表在中心点建筑范围内的人员数量。