[发明专利]一种面向位置社交网络的兴趣点推荐方法有效
| 申请号： | 201710569553.2 | 申请日： | 2017-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN107341261B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 章韵;吴燕 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9537;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘莎 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向位置社交网络的兴趣点推荐方法，首先，通过在基于用户的协同过滤算法中，融入时间特征，得到基于时间特征和用户协同过滤的兴趣点评分；然后，将基于时间因素的兴趣点流行度的估算融入空间特征去，得到基于空间特征和兴趣点流行度特征的兴趣点评分；最后，将两个评分进行线性组合，得到用户对每个兴趣点的综合推荐评分，从而实现兴趣点推荐。本发明有助于提高推荐精确度，克服了传统的兴趣点推荐或应用基本的协同过滤方法、或在基本的协同过滤算法中引入空间特征，而忽视了时序和兴趣点流行度特征对推荐精确度的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 位置 社交 网络 兴趣 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种面向位置社交网络的兴趣点推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，根据目标用户的签到兴趣点的历史记录，获取目标用户的相似用户集合；步骤2，通过在基于用户的协同过滤算法中，融入时间特征，得到基于时间特征和用户协同过滤的兴趣点评分；步骤3，将基于时间因素的兴趣点流行度的估算融入空间特征去，得到基于空间特征和兴趣点流行度特征的兴趣点评分；步骤4，分别将步骤2的基于时间特征和用户协同过滤的兴趣点评分和步骤3的基于空间特征和兴趣点流行度特征的兴趣点评分进行标准化，再将标准化后的数据进行线性组合，得到目标用户对兴趣点的综合评分；步骤5，根据步骤4中的综合评分向目标用户进行兴趣点推荐。
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