【技术实现步骤摘要】
一种基于共现图的兴趣点推荐方法及系统
本专利技术属于数据挖掘和推荐
,更具体地,涉及一种位置社交网络中的基于共现图的兴趣点推荐方法及系统。
技术介绍
兴趣点(Pointofinterest,POI)推荐起源于基于位置的移动互联网的发展,POI推荐是基于已有数据向用户推荐其可能感兴趣的位置。POI推荐服务对于基于位置的社交网络(Location-basedSocialNetwork,LBSN)中的用户以及商家都有莫大的益处,精准的推荐方法可以极大的节省用户的时间,提升用户的体验度;同时商家能够通过推荐系统发现潜在的顾客。以上原因促使POI推荐问题成为工业界与学术界中重要的研究问题。POI推荐不同于传统推荐,其特殊的挑战在于:(1)隐式的反馈数据,数据中只有用户的签到信息,而没有喜好信息;(2)位置影响较大,用户更倾向于访问较近的位置;(3)数据稀疏性问题,POI推荐中的数据稀疏性主要体现在:用户签到的POI数量稀少,对于签到活动的描述信息简短,同时缺乏POI本身的描述信息;(4)冷启动问题,难以对新的用户和新的POI进行精准的推荐;(5)时间特性,用户在不同时间段访问的位置类型差异性很大。时间敏感的POI推荐算法也是目前学术研究的热点;(6)网络动态性,LBSN网络中,用户的签到信息每时每刻都在源源不断的产生。增量式可扩展的POI推荐算法将更适用于生产实践。以上的特殊性造成传统的推荐方法不能够直接运用到POI推荐问题中。目前的解决方案主要是将POI推荐中的特有因素融入到普通推荐中去。已有的融入模型有两种:融合模型和联合模型。融合模型对不同的因素进行分别 ...
【技术保护点】
一种基于共现图的兴趣点推荐方法,其特征在于,包括:S1、计算预先构建的共现图中任意两个节点间的相似性,所述相似性表示所述任意两个节点之间的相近程度,其中,所述共现图表示在基于位置的社交网络LBSN中所有用户已访问的兴趣点之间的共现关系,所述共现图中的节点表示所有用户已访问的兴趣点,所述共现图中的边的权重表示同时访问过该边对应的兴趣点对的用户数量;S2、根据用户u访问的历史位置集合Lu,由
【技术特征摘要】
1.一种基于共现图的兴趣点推荐方法,其特征在于,包括:S1、计算预先构建的共现图中任意两个节点间的相似性,所述相似性表示所述任意两个节点之间的相近程度,其中,所述共现图表示在基于位置的社交网络LBSN中所有用户已访问的兴趣点之间的共现关系,所述共现图中的节点表示所有用户已访问的兴趣点,所述共现图中的边的权重表示同时访问过该边对应的兴趣点对的用户数量;S2、根据用户u访问的历史位置集合Lu,由得到用户u访问位置l所处区域的概率,其中,lui∈Lu,n表示集合Lu的大小,σ表示最大化释然函数的带宽,l属于LBSN中所有用户已访问的兴趣点,但不属于Lu中的兴趣点;S3、由所述任意两个节点间的相似性得到各待推荐的候选节点与Lu间的相似性,由所述概率fgeo(l|u)得到用户访问各待推荐的候选节点所处区域的概率,结合两者对用户u进行兴趣点推荐,其中,待推荐的候选节点属于与Lu中各节点直接相连的一阶邻居节点以及与Lu中各节点间接相连但有共同一阶邻居节点的二阶邻居节点。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在步骤S1之前,所述方法还包括:获取基于位置的社交网络LBSN中的每个用户在历史时间段T内访问过的所有兴趣点集合,由所有用户访问的兴趣点组成共现图的节点;对于每一个用户,用户u在历史时间段T内访问过的所有兴趣点集合Lu中任意的两个元素对lui和luj,其中,ui≠uj,若在所述共现图中不存在lui和luj之间的无向边,则在所述共现图中利用一条无向边连接节点lui和luj,并将该边的权重赋值为1,若在所述共现图中存在lui和luj之间的无向边,则将节点lui和luj之间的无向边的权重值加1。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1具体包括以下子步骤:S1.1、由得到所述共现图中任意节点li和lj之间的共现概率,其中,w(li,lj)表示所述共现图中节点li和lj之间直接相连的无向边的权重,W为所述共现图中所有边的权重和;S1.2、由得到所述共现图中节点li相对于节点lj的一阶相似性;S1.3、由得到所述共现图中节点li相对于节点lj的二阶相似性,其中,lk为与节点lj直接相连的邻居节点。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S3具体包括以下子步骤:S3.1、由获取用户对各候选节点ln的喜爱程度,其中,候选节点ln是所述共现图中与Lu中各节点直接相连的一阶邻居节点或间接相连但具有共同一阶邻居节点的二阶邻居节点,p(ln|lm)表示节点ln相对于节点lm之间的一阶相似性,p'(ln|lm)表示节点ln相对于节点lm之间的二阶相似性;S3.2、对所有候选节点ln,计算用户访问各候选节点ln所处区域的概率fgeo(ln|u);S3.3、由s(u,ln)=fgeo(ln|u)*fpre(ln|u)得到用户u访问各候选节点ln的总评分,将评分最高的前k个兴趣点推荐给用户u,其中,k为正整数。5.一种基于共现图的兴趣点推荐系统,其特征在于,包括:相似性计算模块,用于计...
【专利技术属性】
技术研发人员:李玉华,张军,李瑞轩,辜希武,袁清亮,梁天安,徐明丽,
申请(专利权)人:华中科技大学,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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