【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于用户移动预测的物品递送者推荐方法。
技术介绍
随着移动终端设备、网络技术以及传感器的迅速发展，智能手机等移动终端设备集成了不同功能的传感器。利用移动终端设备中的传感器提供以人为中心的感知与计算已经成为了当今社会的发展趋势。在此背景下，提出了群智感知计算，它利用普通用户的移动设备作为基本感知单元，通过移动互联网进行有意识或无意识的协作,实现感知任务分发与感知数据收集处理，以完成大规模的、复杂的社会感知任务。群智感知计算与传统的基于静态传感设施相比，它的优势在于通过社会上大量人士共同协作完成一项几个人需要很长时间才能完成甚至不可能完成的庞大任务。因此，群智感知计算可以为用户减少一些不必要的开销和时间。在传统的购物中，用户购买自己喜欢的商品都需要亲力亲为，这种购物方法不仅浪费用户的时间也浪费了他们的精力。为了解决这个问题，我们提出了一种基于用户移动预测的物品传送人推荐方法。用户只需要输入购物场所和完成任务的时间期限，该系统就会返回一些经过这个购物场所并在时间期限内与用户会面的朋友，用户就可以叫这些朋友帮忙购买。从而为用户节省了时间。其中需要用到移动预测的方法，但目前研究的大多数移动预测算法都只考虑到空间这一因素来预测用户下一位置，不能有效的结合时间因素。而我们用概率统计的算法进行移动预测，该算法结合了空间和时间因素，有较高的准确率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于用户移...
【技术保护点】
一种基于用户移动预测的物品递送者推荐方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：原始GPS点gi的预处理，包括地点p的提取和场所s的聚类；步骤S2：候选人选取，即从社交网络中根据用户间的关系来确定用户的朋友，并从中选取50名作为候选人f；步骤S3：用户会面预测，计算用户和候选人f在同一时间片tenc访问同一场所s的概率penc(u,f,tenc)；步骤S4：候选人位置预测，给定一个场所s及当前时间tcur，计算候选人f未来会经过场所s的概率pvisit(f,s)；步骤S5：递送者推荐，按概率penc(u,f,tenc)与概率pvisit(f,s)乘积的大小从候选人f中选取topK个递送者，所述递送者为最有可能完成任务的候选人。
【技术特征摘要】
1.一种基于用户移动预测的物品递送者推荐方法，其特征在于包括以下步
骤：
步骤S1：原始GPS点gi的预处理，包括地点p的提取和场所s的聚类；
步骤S2：候选人选取，即从社交网络中根据用户间的关系来确定用户的朋友，
并从中选取50名作为候选人f；
步骤S3：用户会面预测，计算用户和候选人f在同一时间片tenc访问同一场所s
的概率penc(u,f,tenc)；
步骤S4：候选人位置预测，给定一个场所s及当前时间tcur，计算候选人f未来
会经过场所s的概率pvisit(f,s)；
步骤S5：递送者推荐，按概率penc(u,f,tenc)与概率pvisit(f,s)乘积的大小从候<...
【专利技术属性】
技术研发人员：於志勇，郭文忠，郑相涵，瞿宜楚，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。