[發(fā)明專利]基于簽到數(shù)據(jù)的地點推薦方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811248562.2
• 申請日: 2018-10-25
• 公開（公告）號: CN111104607A
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張博;程靜;段銳;楊云祥;郭靜;張雪瑩
• 申請（專利權(quán)）人: 中國電子科技集團公司電子科學研究院
• 主分類號: G06F16/9537
• 分類號: G06F16/9537;G06K9/62
• 代理公司: 工業(yè)和信息化部電子專利中心 11010
• 代理人: 李勤媛

1.一種基于簽到數(shù)據(jù)的地點推薦方法，其特征在于，包括：

采用多中心發(fā)現(xiàn)算法確定用戶的活躍區(qū)域；

根據(jù)確定的所述活躍區(qū)域計算被推薦地點和用戶已簽到地點之間在空間方面的相似度即地理接近度；

對用戶地點簽到矩陣即UL矩陣按照時間段進行分割，得到用戶-地點-時間矩陣即ULT矩陣，根據(jù)所述ULT矩陣計算地點之間在時間方面的相似度即時間感知的地點相似度；

將所述地理接近度和所述時間感知的地點相似度進行融合，計算地點相似度，并根據(jù)所述地點相似度進行地點推薦。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采用多中心發(fā)現(xiàn)算法確定用戶的活躍區(qū)域具體包括：

步驟1，對于某個用戶，首先選擇一個該用戶簽到次數(shù)最多的地點作為聚類的第一個中心；然后將與該中心距離小于d的所有地點納入到同一個聚類中；如果聚類中地點的簽到數(shù)占總簽到數(shù)的比例大于θ，則確定該聚類為用戶的一個活躍區(qū)域，

步驟2，重復步驟1，直到聚類結(jié)束，確定用戶的所有活躍區(qū)域。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)確定的所述活躍區(qū)域計算被推薦地點和用戶已簽到地點之間在空間方面的相似度即地理接近度具體包括：

根據(jù)公式1計算用戶在已簽到地點l_c的條件下訪問地點l_r的概率：

Prob(l_r|l_c)＝a×dist(l_r，l_c)^b 公式1；

其中，dist(·，·)表示兩個地點之間的距離，a、b為待調(diào)參數(shù)，根據(jù)經(jīng)緯度計算地球上兩點之間的距離采用Haversine公式即公式2計算：

其中，R是地球的半徑，和是地點l₁和l₂的緯度，λ₁和λ₂是地點l₁和l₂的經(jīng)度；

如果已簽到地點l_c屬于用戶的某個活躍區(qū)域，則記作r(l_c)，根據(jù)公式3計算地理接近度：

其中，l_r為被推薦地點，Prob(l_r|l_c)是用戶在已簽到地點l_c的條件下訪問地點l_r的概率，表示活躍區(qū)域的簽到數(shù)，C_L表示總簽到數(shù)；

如果已簽到地點l_c不屬于用戶的任何活躍區(qū)域，根據(jù)公式4計算地理接近度：

其中，C_1c表示在地點l_c的簽到數(shù)。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對用戶地點簽到矩陣即UL矩陣按照時間段進行分割，得到用戶-地點-時間矩陣即ULT矩陣，根據(jù)所述ULT矩陣計算地點之間在時間方面的相似度即時間感知的地點相似度具體包括：

根據(jù)公式5計算時間感知的地點相似度：

其中，表示時間段t下，用戶u在地點l的簽到數(shù)，m為用戶的總數(shù)。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在根據(jù)公式5計算時間感知的地點相似度之前，所述方法進一步包括：

根據(jù)公式6計算時間段t_i和t_j之間的差距：

其中t_i、t_j為一天中的任選的兩個時間點；

根據(jù)公式7，針對地點計算時間段之間的相似度：

根據(jù)公式8在考慮用戶簽到行為的周期性、連續(xù)性和不一致性的條件下計算時間相似度：

其中，λ為待調(diào)參數(shù)，L表示所有地點的集合，時間段t_i和t_j之間的相似度為負指數(shù)形式；

根據(jù)公式9計算稀疏ULT矩陣中需要被填補的未知元素：

使用未知元素對ULT矩陣進行填補，并將未知元素帶入到公式5進行計算。