一种个性化路径推荐的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种个性化路径推荐的方法及装置，根据用户的偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点；根据地点得出路径图，寻找出路径图中有临时事件的路径；调用预训练的分类器，判断用户是否属于偏好临时事件的用户类别，分类器包含偏好临时事件以及非偏好临时事件的两类用户；当判断出用户属于用户类别时，则根据预训练得出的临时事件的评分以及预设限制条件得出路径的路径评分；根据路径评分，将路径推荐给用户。本申请考虑到推荐的路径上临时事件的发生，并且考虑到临时事件是否为用户的兴趣爱好所在，利用临时事件为推荐路径加分，向用户推荐加分之后的路径，使推荐的路径包含着潜在惊喜，可以最大化用户体验。

Method and device for personalized route recommendation

The invention discloses a method and a device for a personalized recommendation path, according to the user preference data from pre selected locations in a preset number of places; according to the location that path map, find a way out of the path in the path of temporary events; call pre trained classifier to judge whether the user belongs to the categories of users preference temporary events that preference classifier contains temporary events and non temporary events of the two types of user preferences; when the user belongs to a category, according to the temporary events that pre training scores and path conditions that a preset limit path according to the path score; score, will be recommended to the user path. The application taking into account the temporary events happened on the recommended path, and consider whether temporary events for user interest, the use of temporary events as the recommended route points, points after the recommended path to the user, the recommended path contains hidden surprises, you can maximize the user experience.

【技术实现步骤摘要】
一种个性化路径推荐的方法及装置
本专利技术涉及路径推荐领域，特别是涉及一种个性化路径推荐的方法及装置。
技术介绍
随着生活水平的提高，购物以及旅游成为了不可或缺的消遣方式。在进行购物或者是旅游等活动时，购物路径或者是旅游路径的选择是至关重要的。由于互联网技术以及机器学习技术的进步，可以结合互联网以及机器学习等技术来为用户推荐路径。现有的推荐路径方法一般是根据用户的兴趣、需求以及地点评分高低等因素，为用户推荐兴趣点（pointofinterest，POI）。其方法可以利用协同过滤的方法，寻找与用户的兴趣爱好相似的其它用户，获取其它用户的POI并推荐给用户。或者可以利用模型来计算得出用户的潜在访问地点的概率，根据概率的高低来选取出推荐地点。在选取出推荐地点后，会将到达这些推荐地点的路径推荐给用户。但是，现有技术的方法只满足了用户的基本需求，即没有考虑到所推荐路径上发生的临时事件对用户的影响。其临时事件是指一些有一定规律性的临时性事件，例如，临时的促销活动、临时的广告活动以及临时的明星演出。这些临时事件可能会给用户带来额外的惊喜和幸福感，也可能会给用户带来厌恶以及不适感。故在推荐路径时，需要将临时事件对用户感受的影响考虑进去，现有技术中只是单纯地推荐路径，没有考虑到推荐路径上是否有临时事件的发生，以及临时事件对用户体验的影响。如何在推荐路径时考虑到临时事件的发生进而最大化用户体验是本领域亟待解决的问题，基于此，本专利技术提出了一种个性化路径推荐的方法及装置。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种个性化路径推荐的方法，目的在于解决现有技术中在推荐路径时没有考虑到临时事件的发生对用户体验的影响从而使用户体验较差的问题；本专利技术的另一目标是提供一种个性化路径推荐的装置，其推荐的路径可以最大化用户体验。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种个性化路径推荐的方法，该方法包括：根据用户的偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点；根据所述地点得出路径图，寻找出所述路径图中有临时事件的路径；调用预训练的分类器，判断所述用户是否属于偏好所述临时事件的用户类别，所述分类器包含偏好临时事件以及非偏好临时事件的两类用户；当判断出所述用户属于所述用户类别时，则根据预训练得出的所述临时事件的评分以及预设限制条件得出所述路径的路径评分；根据所述路径评分，将所述路径推荐给所述用户。可选地，所述根据用户的偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点包括：分别计算所述用户的所述偏好数据和所述预选地点的相似度；从所述预选地点中，根据所述相似度的高低选取出从高到低地选取出所述预设数量的所述预选地点，将选取出的所述预选地点作为所述地点。可选地，所述寻找出所述路径图中有临时事件的路径包括：计算所述临时事件与所述路径图中的原始路径的距离；将所述距离与预设阈值相比较；当所述距离小于所述预设阈值时，则判断所述原始路径上有所述临时事件，将所述原始路径作为所述路径。可选地，所述预设限制条件为以下一种或任意组合：时间限制、出发地点、用户需求以及用户兴趣爱好。可选地，所述当判断出所述用户属于所述用户类别时，则根据预训练得出的所述临时事件的评分以及预设限制条件得出所述路径的路径评分包括：获取所述预设限制条件；根据所述评分以及所述预设限制条件，更新所述路径的权重；利用所述权重计算出所述路径的所述路径评分。可选地，所述根据所述偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点之前还包括：获取与所述用户具有相同兴趣爱好的历史用户的轨迹数据；根据所述轨迹数据训练得出所述分类器，所述分类器包含偏好临时事件以及非偏好临时事件的两类用户；根据所述分类器以及万有引力模型，推导出用于计算所述临时事件的所述评分的计算公式；利用所述计算公式得出所述临时事件的所述评分。此外，本专利技术还提供了一种个性化路径推荐的装置，包括：地点筛选模块，根据用户的偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点；路径寻找模块，根据所述地点得出路径图，寻找出所述路径图中有临时事件的路径；判断模块，调用预训练的分类器，判断所述用户是否属于偏好所述临时事件的用户类别，所述分类器包含偏好临时事件以及非偏好临时事件的两类用户；路径评分模块，当判断出所述用户属于所述用户类别时，则根据预训练得出的所述临时事件的评分以及预设限制条件得出所述路径的路径评分；推荐模块，根据所述路径评分，将所述路径推荐给所述用户。可选地，所述地点筛选模块包括：相似度计算单元，用于分别计算所述用户的所述偏好数据和所述预选地点的相似度；选取排序单元，用于从所述预选地点中，根据所述相似度的高低选取出从高到低地选取出所述预设数量的所述预选地点，将选取出的所述预选地点作为所述地点。可选地，所述路径寻找模块包括：距离计算单元，用于计算所述临时事件与所述路径图中的原始路径的距离；比较单元，用于将所述距离与预设阈值相比较；确定单元，用于当所述距离小于所述预设阈值时，则判断所述原始路径上有所述临时事件，将所述原始路径作为所述路径。可选地，还包括：历史轨迹数据获取模块，用于获取与所述用户具有相同兴趣爱好的历史用户的轨迹数据；分类器训练模块，用于根据所述轨迹数据训练得出分类器，所述分类器包含偏好临时事件以及非偏好临时事件的两类用户；推导模块，用于根据所述分类器以及万有引力模型，推导出用于计算所述临时事件的所述评分的计算公式；计算模块，用于利用所述计算公式得出所述临时事件的所述评分。本专利技术所提供的一种个性化路径推荐的方法及装置，根据用户的偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点；根据所述地点得出路径图，寻找出所述路径图中有临时事件的路径；调用预训练的分类器，判断所述用户是否属于偏好所述临时事件的用户类别，所述分类器包含偏好临时事件以及非偏好临时事件的两类用户；当判断出所述用户属于所述用户类别时，则根据预训练得出的所述临时事件的评分以及预设限制条件得出所述路径的路径评分；根据所述路径评分，将所述路径推荐给所述用户。在路径推荐时，考虑到推荐的路径上临时事件的发生，并且考虑到临时事件是否为用户的兴趣爱好所在，当判断出临时事件为用户的兴趣爱好所在之后，利用训练得出临时事件的评分来以及一些限制条件对路径进行整体评分，然后基于路径的整体评分将个性化路径推荐给用户。可见，本申请利用临时事件的评分来为推荐路径加分，向用户推荐包含属于用户兴趣爱好范畴的临时事件的路径，使得推荐路径上包含着一些潜在惊喜，可以最大化用户体验。附图说明为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例所提供的个性化路径推荐方法的一种具体实施方式的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的个性化路径推荐装置的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参见图1，图1为本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种个性化路径推荐的方法，其特征在于，包括：根据用户的偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点；根据所述地点得出路径图，寻找出所述路径图中有临时事件的路径；调用预训练的分类器，判断所述用户是否属于偏好所述临时事件的用户类别，所述分类器包含偏好临时事件以及非偏好临时事件的两类用户；当判断出所述用户属于所述用户类别时，则根据预训练得出的所述临时事件的评分以及预设限制条件得出所述路径的路径评分；根据所述路径评分，将所述路径推荐给所述用户。

【技术特征摘要】
1.一种个性化路径推荐的方法，其特征在于，包括：根据用户的偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点；根据所述地点得出路径图，寻找出所述路径图中有临时事件的路径；调用预训练的分类器，判断所述用户是否属于偏好所述临时事件的用户类别，所述分类器包含偏好临时事件以及非偏好临时事件的两类用户；当判断出所述用户属于所述用户类别时，则根据预训练得出的所述临时事件的评分以及预设限制条件得出所述路径的路径评分；根据所述路径评分，将所述路径推荐给所述用户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户的偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点包括：分别计算所述用户的所述偏好数据和所述预选地点的相似度；从所述预选地点中，根据所述相似度的高低选取出从高到低地选取出所述预设数量的所述预选地点，将选取出的所述预选地点作为所述地点。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述寻找出所述路径图中有临时事件的路径包括：计算所述临时事件与所述路径图中的原始路径的距离；将所述距离与预设阈值相比较；当所述距离小于所述预设阈值时，则判断所述原始路径上有所述临时事件，将所述原始路径作为所述路径。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设限制条件为以下一种或任意组合：时间限制、出发地点、用户需求以及用户兴趣爱好。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当判断出所述用户属于所述用户类别时，则根据预训练得出的所述临时事件的评分以及预设限制条件得出所述路径的路径评分包括：获取所述预设限制条件；根据所述评分以及所述预设限制条件，更新所述路径的权重；利用所述权重计算出所述路径的所述路径评分。6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏好数据从预选地点中选取出预设数量的地点之前还包括：获取与所述用户具有相同兴趣爱好的历史用户的轨迹数据；根据所述轨迹数据训练得出所述分类器，所述分类器包含偏好临时事件以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋超，顾记清，刘明，龚海刚，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51