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[發(fā)明專利]一種面向旅游景點(diǎn)推薦的游客畫像構(gòu)建方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910530084.2 申請日: 2019-06-19
公開(公告)號(hào): CN110287336B 公開(公告)日: 2021-08-27
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 賓辰忠;朱桂明;古天龍;常亮 申請(專利權(quán))人: 桂林電子科技大學(xué)
主分類號(hào): G06F16/36 分類號(hào): G06F16/36;G06F16/9535;G06Q50/14
代理公司: 北京中濟(jì)緯天專利代理有限公司 11429 代理人: 石燕妮
地址: 541004 廣西*** 國省代碼: 廣西;45
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 面向 旅游景點(diǎn) 推薦 游客 畫像 構(gòu)建 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種面向旅游景點(diǎn)推薦的游客畫像構(gòu)建方法,其特征在于,包括:

采集游客的歷史瀏覽的景點(diǎn)以及景點(diǎn)的景點(diǎn)屬性,對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,將相對應(yīng)的每組游客、景點(diǎn)以及景點(diǎn)屬性進(jìn)行編號(hào);

將游客評(píng)過分的景點(diǎn)作為該游客的正樣本并標(biāo)記為1,將游客未評(píng)過分的景點(diǎn)作為該游客的負(fù)樣本并標(biāo)記為0,其中,正樣本和負(fù)樣本的數(shù)量相等;

構(gòu)建景點(diǎn)的實(shí)體和關(guān)系的三元組,并以實(shí)體和關(guān)系的三元組為基礎(chǔ)單元構(gòu)建旅游知識(shí)圖譜,采用網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)旅游知識(shí)圖譜中的實(shí)體和關(guān)系特征,以將三元組中實(shí)體和關(guān)系轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的特征向量,其中,將上述游客對景點(diǎn)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)以及景點(diǎn)屬性用三元組(hi,ri,ti)的形式表示,其中hi為該三元組的頭實(shí)體即游客或景點(diǎn),ti為該三元組的尾實(shí)體即景點(diǎn)屬性,ri為該三元組的關(guān)系;

以游客的歷史游覽的各個(gè)景點(diǎn)為中心沿著旅游知識(shí)圖譜中的關(guān)系為鏈接逐跳向外擴(kuò)展,直到生成所有跳數(shù)下的三元組集合;

取游客的歷史游覽的景點(diǎn)序列中的任一景點(diǎn),利用內(nèi)積運(yùn)算計(jì)算該景點(diǎn)的特征向量與三元組中頭實(shí)體的特征向量的相似度,并計(jì)算出所有景點(diǎn)的特征向量與所有三元組的相關(guān)性概率;

計(jì)算不同跳數(shù)下三元組集合中所有三元組尾實(shí)體特征向量的加權(quán)和,將該加權(quán)和、不同跳數(shù)下的特征向量及景點(diǎn)的特征向量同時(shí)輸入到注意力網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算不同跳數(shù)下特征向量的權(quán)重,并利用不同跳數(shù)下特征向量的權(quán)重得所有跳數(shù)下特征向量的加權(quán)和以得到游客畫像。

2.如權(quán)利要求1所述的面向旅游景點(diǎn)推薦的游客畫像構(gòu)建方法,其特征在于,將景點(diǎn)的特征向量和游客畫像做內(nèi)積運(yùn)算生成游客游覽該游客景點(diǎn)的概率,按照不同游客景點(diǎn)的概率大小生成游客景點(diǎn)推薦列表。

3.如權(quán)利要求1所述的面向旅游景點(diǎn)推薦的游客畫像構(gòu)建方法,其特征在于,將三元組中實(shí)體和關(guān)系轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的特征向量的步驟包括:

從旅游知識(shí)圖譜中抽取實(shí)體和關(guān)系以獲取對應(yīng)的三元組;

將三元組中的實(shí)體和關(guān)系由兩個(gè)特征向量表示,其中,第一個(gè)特征向量捕捉景點(diǎn)或關(guān)系的語義,第二個(gè)特征向量用于構(gòu)建映射矩陣;

利用TranD模型的得分函數(shù),訓(xùn)練三元組;

根據(jù)得分函數(shù),建模損失函數(shù),通過最小化損失函數(shù)得到實(shí)體和關(guān)系的特征向量。

4.如權(quán)利要求1所述的面向旅游景點(diǎn)推薦的游客畫像構(gòu)建方法,其特征在于,計(jì)算出景點(diǎn)的特征向量與三元組的相關(guān)性概率的步驟包括:

給定景點(diǎn)A的特征向量a以及游客u的1跳三元組集合S1u

通過計(jì)算景點(diǎn)的特征向量a和三元組中頭實(shí)體hi的相似度為上述S1u中的所有三元組(hi,ri,ti)分配相關(guān)性概率Pi

5.如權(quán)利要求4所述的面向旅游景點(diǎn)推薦的游客畫像構(gòu)建方法,其特征在于,游客畫像生成的步驟包括:

通過三元組對應(yīng)的相關(guān)性概率Pi和三元組尾實(shí)體ti計(jì)算得到不同跳數(shù)下三元組集合中所有三元組尾實(shí)體的加權(quán)和;

得到不同跳數(shù)k下的特征向量,并將不同跳數(shù)k下的特征向量及景點(diǎn)A的特征向量a同時(shí)送入注意力網(wǎng)絡(luò)中,通過分別計(jì)算景點(diǎn)A的特征向量a和不同跳數(shù)k下的特征向量的相似度來給不同跳數(shù)k下的特征向量生成不同的權(quán)重;

利用不同跳數(shù)k下的特征向量的權(quán)重求得所有跳數(shù)k下的特征向量的加權(quán)和。

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該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于桂林電子科技大學(xué),未經(jīng)桂林電子科技大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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