[發明專利]一種融合多因素的興趣點推薦方法及推薦系統

在審

• 申請號: 202210368203.0
• 申請日: 2022-04-08
• 公開（公告）號: CN114637932A
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 俞婷;張麗華;張寅昊;劉海林
• 申請（專利權）人: 嘉興南湖學院
• 主分類號: G06F16/9537
• 分類號: G06F16/9537;G06F16/9535;G06F16/29
• 代理公司: 南京冠譽至恒知識產權代理有限公司 32426
• 代理人: 薛海霞

1.一種融合多因素的興趣點推薦方法，其特征在于：綜合考慮用戶對興趣點的評分、用戶與興趣點間的空間距離和興趣點的流行度，向用戶推薦興趣點，包括如下步驟：

步驟S1：先將用戶屬性集和興趣點屬性集輸入到用戶偏好模型中獲取用戶特征和興趣點特征，再利用多層感知機預測用戶對興趣點的評分；

步驟S2：根據用戶的活動中心與興趣點間的空間距離預測用戶對興趣點的簽到概率；

步驟S3：計算興趣點的流行度熵；

步驟S4：對用戶對興趣點的評分、用戶對興趣點的簽到概率和興趣點的流行度熵進行加權求和，得到將興趣點推薦給用戶的分值，分值越高越值得推薦。

2.根據權利要求1所述的融合多因素的興趣點推薦方法，其特征在于：所述步驟S1，具體包括如下步驟：

步驟S1.1：設用戶u^r的用戶屬性集為表示用戶u^r的第i個用戶屬性；

設興趣點p^l的興趣點屬性集為表示興趣點p^l的第j個興趣點屬性；

步驟S1.2：將輸入到串聯的兩個嵌入層得到用戶屬性的嵌入向量將輸入到串聯的兩個嵌入層得到興趣點屬的嵌入向量

其中：ω₁和ω₂表示權重，b₁和b₂表示偏置量，f₁(·)表示單個嵌入層的激活函數；

步驟S1.3：利用連接函數concatenate(·)對用戶u^r的各個嵌入向量進行融合，得到用戶u^r的用戶特征和興趣點特征其中：concatenate(·)表示對·進行串聯；

步驟S1.4：利用連接函數concatenate(·)對用戶特征和興趣點特征進行融合，并將融合后的結果作為M層感知機的輸入m層感知機的輸出為x_m＝f₂(W_mx_m-1+b_m')；

其中：m＝1,2,3,…,M，W_m表示m層感知機的輸出層和隱藏層之間的權重矩陣，b_m'表示m層感知機的輸出層的偏置向量，f₂(·)表示多層感知機的激活函數；

步驟S1.5：預測用戶u^r對興趣點p^l的評分為

3.根據權利要求1所述的融合多因素的興趣點推薦方法，其特征在于：所述步驟S2，具體包括如下步驟：

步驟S2.1：定義用戶u^r對興趣點p^l的簽到概率為

其中：ρ和k為待估計參數，表示用戶u^r的活動中心與興趣點p^l之間的距離；

步驟S2.2：使用最小二乘回歸法學習待估計參數ρ和k；

步驟S2.3：計算標準化的用戶u^r對興趣點p^l的簽到概率為

其中：表示用戶u^r歷史簽到記錄中最大的轉移概率。

4.根據權利要求1所述的融合多因素的興趣點推薦方法，其特征在于：所述步驟S3，具體包括如下步驟：

步驟S3.1：設是每個用戶對興趣點p^l的簽到記錄集合；

其中：表示用戶u^r對興趣點p^l的簽到記錄，n表示訪問興趣點p^l的用戶總數；

步驟S3.2：設是用戶對興趣點p^l的簽到概率集合；

其中：表示用戶u^r對興趣點p^l的簽到概率，

步驟S3.3：計算興趣點p^l的流行度熵為