POI推荐方法、POI信息处理方法及服务器技术

本发明专利技术公开了一种POI推荐方法、POI信息处理方法及服务器，所述POI推荐方法包括：根据用户生成内容获取社交群内各用户的用户活动的时空信息；依据所述时空信息确定所述社交群内用户活动的核心活动空间；根据所述用户生成内容获取所述社交群中每一个用户的POI访问信息；对所述POI访问信息进行分析，形成POI分析结果；及依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的POI，向所述社交群中的用户推荐。

【技术实现步骤摘要】
POI推荐方法、POI信息处理方法及服务器
本专利技术涉及互联网
的信息处理技术，尤其涉及一种兴趣点（Point Of interest，P0I)推荐方法、POI信息处理方法及服务器。
技术介绍
随着通信技术及电子技术的发展，越来越多的用户利用网络获取服务；具体如利 用网络进行订餐等网络预定，之后到实体店进行消费；具体如基于POI的信息网络服务。 POI :Point of interest，POI彳目息是地理彳目息中的 1^彳目息兀，是基于地理彳目息 的商铺、公共服务站点以及公交站等建筑或能够提供服务的服务站点的信息。通常每个所 述POI信息可包括服务站点的名称和/或对应的代码、提供的服务类型以及交通路况等信 肩、。 如何向精确的用户推荐其感兴趣的P0I，以提高用户的使用满意度，同时使待推荐 POI能够准确定位到其相应的目标用户群及提高推荐成功率，是现有技术待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例期望提供一种POI推荐方法、POI信息处理方法及服务 器。 为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的： 本专利技术实施例第一方面提供一种POI推荐方法，所述方法包括： 根据用户生成内容获取社交群内各用户的用户活动的时空信息； 依据所述时空信息确定所述社交群内用户活动的核心活动空间； 根据所述用户生成内容获取所述社交群中每一个用户的POI访问信息； 对所述POI访问信息进行分析，形成POI分析结果； 依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用 户推荐。 优选地， 所述对所述POI信息进行分析，形成POI分析结果，包括：依据所述POI信息确定 每一个POI在第一指定时间内的访问频次； 所述依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中 的用户推荐，包括：依据所述访问频次选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中 的用户推荐。 优选地， 所述对所述POI信息进行分析，形成POI分析结果，还包括： 依据所述POI信息确定每一个POI在第一指定时间内被访问频次的时间分布信 息； 依据所述访问频次以及所述时间分布信息，确定访问热度； 所述依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中 的用户推荐，包括：依据所述访问热度向所述社交群中的用户推荐P0I。 优选地， 所述对所述POI信息进行分析，形成POI分析结果，还包括： 依据所述POI信息确定每一个POI在第一指定时间内的评价信息； 所述依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中 的用户推荐，包括：依据所述访问频次及所述评价信息向所述社交群中的用户推荐P0I。 优选地， 所述依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中 的用户推荐，包括： 依据所述POI分析结果，选择在所述核心活动空间内被所述社交群内已访问过的 第一 P0I，向所述社交群内未访问过所述第一 POI的用户推荐。 优选地， 所述依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中 的用户推荐，还包括： 依据所述POI分析结果，选择在所述核心活动空间内且与所述第一 POI满足预设 相似度条件的第二P0I，向所述社交群内的用户推荐。 优选地， 所述方法还包括： 依据所述时空信息对所述社交群中的用户活动进行空间聚类，将活动空间满足第 一预设条件的用户形成聚类簇； 所述依据所述空间信息确定所述用户集合中所述用户的核心活动空间，包括： 依据所述第j个聚类簇内各用户的时空信息，获得第j个核心活动空间； 所述对所述POI访问信息进行分析，形成POI分析结果，包括： 对所述POI访问信息进行分析，形成于第j个聚类簇的第j POI分析结果； 所述依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中 的用户推荐，包括： 依据所述第jPOI分析结果选择在所述第j个核心活动空间内的P0I，向所述社交 群中的用户推荐。 优选地， 所述依据所述时空信息确定所述社交群内用户活动的核心活动空间，包括： 依据所述时空信息确定所述社交群内用户的活动空间划分为若干个区域； 依据所述时空信息确定每一个所述区域的访问概率信息； 依据每一个所述区域的访问概率信息，确定所述核心活动空间。 优选地， 所述依据所述时空信息确定每一个所述区域的访问概率信息，包括： 依据所述时空信息，确定在第二指定时间内所述社交群内每一个用户在每一个区 域内访问次数； 计算各用户在每一所述区域内的单用户访问概率； 依据所述单用户访问概率，确定每一所述区域的平均访问概率； 所述依据每一个所述区域的访问概率信息，确定所述核心活动空间，包括：依据所 述平均访问概率，确定所述核心活动空间。 优选地， 所述还包括： 依据所述访问次数，确定所述核心活动空间内的访问频次； 所述依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中 的用户推荐，包括： 判断所述核心活动空间内的访问频次是否满足预设频次条件； 当所述核心活动空间内的访问频次满足访问频次预设条件时，依据所述POI分析 结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用户推荐。 本专利技术实施例第二方面提供一种POI信息处理方法，所述方法包括： 获取第三POI的POI信息； 将所述第三POI的访问用户进行聚类，形成聚类结果； 依据所述聚类结果，提取对所述第三POI感兴趣用户的第一用户属性信息； 依据所述第一用户属性信息将所述访问用户形成至少一个社交群。 优选地， 所述方法还包括： 在所述社交群内推荐所述社交群内用户已访问POI关联的P0I。 优选地， 所述在所述社交群内推荐所述社交群内用户已访问POI关联的P0I，包括： 在所述社交群内推荐与所述第三POI满足预设差异条件的第四P0I。 优选地， 所述在所述社交群内推荐所述社交群内用户已访问POI关联的P0I，包括： 获取所述社交群内用户的POI访问信息； 依据所述访问信息，确定待推荐的第五POI ; 在所述社交群内各用户之间推荐所述第五P0I。 优选地， 所述依据所述聚类结果，提取对所述第三POI感兴趣用户的第一用户属性信息， 包括： 统计第三指定时间内所述第三POI的访问客户在指定属性的分布信息； 依据所述分布信息，确定对所述第三POI感兴趣用户的第一用户属性信息 本专利技术实施例第三方面提供一种服务器，所述服务器包括： 第一获取单元，用于根据用户生成内容获取社交群内各用户的用户活动的时空信 息； 第一确定单元，用于依据所述时空信息确定所述社交群内用户活动的核心活动空 间； 第二获取单元，用于根据所述用户生成内容获取所述社交群中每一个用户的POI 访问信息； 分析单元，用于对所述POI访问信息进行分析，形成POI分析本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种POI推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据用户生成内容获取社交群内各用户的用户活动的时空信息；依据所述时空信息确定所述社交群内用户活动的核心活动空间；根据所述用户生成内容获取所述社交群中每一个用户的POI访问信息；对所述POI访问信息进行分析，形成POI分析结果；依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的POI，向所述社交群中的用户推荐。

【技术特征摘要】
1. 一种POI推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 根据用户生成内容获取社交群内各用户的用户活动的时空信息； 依据所述时空信息确定所述社交群内用户活动的核心活动空间； 根据所述用户生成内容获取所述社交群中每一个用户的P0I访问信息； 对所述P0I访问信息进行分析，形成P0I分析结果； 依据所述P0I分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用户推 荐。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述对所述P0I信息进行分析，形成P0I分析结果，包括：依据所述P0I信息确定每一 个P0I在第一指定时间内的访问频次； 所述依据所述P0I分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用 户推荐，包括：依据所述访问频次选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用 户推荐。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于， 所述对所述P0I信息进行分析，形成P0I分析结果，还包括： 依据所述P0I信息确定每一个P0I在第一指定时间内被访问频次的时间分布信息； 依据所述访问频次以及所述时间分布信息，确定访问热度； 所述依据所述P0I分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用 户推荐，包括：依据所述访问热度向所述社交群中的用户推荐P0I。4. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于， 所述对所述P0I信息进行分析，形成P0I分析结果，还包括： 依据所述P0I信息确定每一个P0I在第一指定时间内的评价信息； 所述依据所述P0I分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用 户推荐，包括：依据所述访问频次及所述评价信息向所述社交群中的用户推荐P0I。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述依据所述P0I分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用 户推荐，包括： 依据所述P0I分析结果，选择在所述核心活动空间内被所述社交群内已访问过的第一 P0I，向所述社交群内未访问过所述第一 P0I的用户推荐。6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于， 所述依据所述P0I分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用 户推荐，还包括： 依据所述P0I分析结果，选择在所述核心活动空间内且与所述第一 P0I满足预设相似 度条件的第二P0I，向所述社交群内的用户推荐。7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述方法还包括： 依据所述时空信息对所述社交群中的用户活动进行空间聚类，将活动空间满足第一预 设条件的用户形成聚类簇； 所述依据所述空间信息确定所述用户集合中所述用户的核心活动空间，包括： 依据所述第j个聚类簇内各用户的时空信息，获得第j个核心活动空间； 所述对所述POI访问信息进行分析，形成POI分析结果，包括： 对所述POI访问信息进行分析，形成于第j个聚类簇的第j POI分析结果； 所述依据所述POI分析结果选择在所述核心活动空间内的POI，向所述社交群中的用 户推荐，包括： 依据所述第jPOI分析结果选择在所述第j个核心活动空间内的POI，向所述社交群中 的用户推荐。8. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述依据所述时空信息确定所述社交群内用户活动的核心活动空间，包括： 依据所述时空信息确定所述社交群内用户的活动空间划分为若干个区域； 依据所述时空信息确定每一个所述区域的访问概率信息； 依据每一个所述区域的访问概率信息，确定所述核心活动空间。9. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于， 所述依据所述时空信息确定每一个所述区域的访问概率信息，包括： 依据所述时空信息，确定在第二指定时间内所述社交群内每一个用户在每一个区域内 访问次数； 计算各用户在每一所述区域内的单用户访问概率； 依据所述单用户访问概率，确定每一所述区域的平均访问概率； 所述依据每一个所述区域的访问概率信息，确定所述核心活动空间，包括：依据所述平 均访问概率，确定所述核心活动空间。10. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于， 所述还包括： 依据所述访问次数，确定所述核心活动空间内的访问频次； 所述依据所述P0I分析结果选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用 户推荐，包括： 判断所述核心活动空间内的访问频次是否满足预设频次条件； 当所述核心活动空间内的访问频次满足访问频次预设条件时，依据所述P0I分析结果 选择在所述核心活动空间内的P0I，向所述社交群中的用户推荐。11. 一种P0I信息处理方法，其特征在于， 所述方法包括： 获取第三P0I的P0I信息； 将所述第三P0I的访问用户进行聚类，形成聚类结果； 依据所述聚类结果，提取对所述第三P0I感兴趣用户的第一用户属性信息； 依据所述第一用户属性信息将所述访问用户形成至少一个社交群。12. 根据权利要求11所述的方法，其特征在于， 所述方法还包括： 在所述社交群内推荐所述社交群内用户已访问P0I关联的P0I。13. 根据权利要求12所述的方法，其特征在于， 所述在所述社交群内推荐所述社交群内用户已访问P0I关联的P0I，包括： 在所述社交群内推荐与所述第三POI满足预设差异条件的第四POI。14. 根据权利要求12所述的方法，其特征在于， 所述在所述社交群内推荐所述社交群内用户已访问P0I关联的P0I，包括： 获取所述社交群内用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：乐阳，贺鹏，陈川，岳亚丁，王巨宏，管刚，常晓猛，李清泉，
申请(专利权)人：深圳大学，腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44