兴趣点排序方法技术

本公开涉及一种兴趣点排序方法，所述方法包括通过打分函数计算候选兴趣点的分数，从而根据所计算的分数对一组候选兴趣点进行排序；其中所述打分函数是用户、所述候选兴趣点、时间参数和所述用户上次询问的历史兴趣点的函数。本公开还涉及一种兴趣点排序系统，所述系统包括：打分装置，所述打分装置输出候选兴趣点的分数；排序装置，所述排序装置根据打分装置计算的分数将一组候选兴趣点排序；其中所述打分装置根据用户、所述候选兴趣点、时间参数和所述用户上次询问的历史兴趣点进行打分。

Interest point ranking method

The invention relates to a point of interest sorting method, the method includes the scoring function calculating the candidate points of interest points, thus sorted based on a set of candidate interest points by calculating scores; wherein the scoring function is a function of the user, the candidate points of interest, time parameters and the user last asked the history point of interest. The invention also relates to a point of interest ranking system, the system includes a scoring device, the scoring device output candidate interest points score; sort device, the sorting device is calculated according to the scoring device scores will be a set of candidate interest points ranking; wherein the play set packing were rated according to the user, the candidate points of interest, time parameters and the user last asked historical points of interest.

【技术实现步骤摘要】
兴趣点排序方法
本公开涉及信息网络中的兴趣点(POI)推荐，具体地，本公开涉及POI排序方法。
技术介绍
基于位置的社交网络(LBSN)，如Foursquare、Gowalla、FacebookPlace和GeoLife，变得越来越流行，它们为用户提供了经由登录行为分享他们关于兴趣点(POI)的位置和经验的新方式。为帮助用户在大量POI中进行选择并且建议最合适的POI以满足个人偏好，开发了POI推荐方法，该方法在LBSN服务中发挥了重要的作用。POI推荐的目的是基于用户的登录记录学习他们的偏好，之后预测用户的优选POI以进行推荐。最近提出了连续POI推荐。连续POI推荐是一般POI推荐的自然扩展，吸引了很多研究兴趣。与仅关注基于POI估计用户偏好的一般POI推荐不同,连续POI推荐基于用户最近的登录位置及时提供令人满意的推荐，其不仅要求来自用户的偏好模拟，而且还要求POI之间的准确关联性分析。然而，所有的现有方法都忽略了研究时间对连续POI推荐的影响。连续POI推荐是时间敏感性的。在不同时间，用户将倾向于不同的连续POI。很容易想象，用户在中午离开办公室之后可能会去餐厅，而当他在晚上本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种兴趣点排序方法，所述方法包括通过打分函数计算候选兴趣点的分数，从而根据所计算的分数对一组候选兴趣点进行排序；其中所述打分函数是用户、所述候选兴趣点、时间参数和所述用户上次询问的历史兴趣点的函数。

【技术特征摘要】
1.一种兴趣点排序方法，所述方法包括通过打分函数计算候选兴趣点的分数，从而根据所计算的分数对一组候选兴趣点进行排序；其中所述打分函数是用户、所述候选兴趣点、时间参数和所述用户上次询问的历史兴趣点的函数。2.根据权利要求1所述的方法，其中在所述打分函数中彼此独立地计算由以下相互作用获得的数值：用户与候选兴趣点之间的相互作用、时间参数与候选兴趣点之间的相互作用、以及候选兴趣点与历史兴趣点之间的相互作用；并且将所述数值彼此相加获得最后的分数。3.根据权利要求1所述的方法，其中通过以下步骤将时间信息转化为所述时间参数：a.将时间信息分为月份信息、工作日信息以及时段信息，其中月份信息包含所述时间信息中的具体月份值并且可选自1-12的整数，工作日信息在所述时间信息之中的日期属于工作日的情况下取值为1否则取值为0，并且时段信息表示所述时间信息具体属于一天中的第几个时段，其中将一天划分为多个时段；b.将月份信息、工作日信息以及时段信息的数值换算为二进制数值；c.将b中获得的二进制数值连接在一起获得一个合并二进制数；和d.将所述合并二进制数换算为十进制数，从而获得时间信息参数。4.根据权利要求2所述的方法，其中将由候选兴趣点与历史兴趣点之间的相互作用获得的数值乘以时间间隔相关权重后再与从其他相互作用获得数值相加从而获得最后的分数，所述时间间隔相关权重随所述候选兴趣点与所述历史兴趣点所对应的时间之间的间隔变化。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述时间间隔相关权重大于0并且小于1，并且随所述候选兴趣点与所述历史兴趣点所对应的时间之间的间隔增大而减小。6.一种兴趣点排序系统，所述系统包括：打分装置，所述打分装置输出候选兴趣点的分数；排序装置，所述排序装置根据打分装置计算的分数将一组候选兴趣点排序；其中所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：金国庆，赵胜林，杨海钦，吕荣聪，赵桐，
申请(专利权)人：香港中文大学，
类型：发明
国别省市：中国香港,81