基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，可基于历史签到数据确定用户历史签到的地理兴趣点，基于地理兴趣点间的访问关系生成地理兴趣点访问序列；基于获取的地理兴趣点的描述向量，学习地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律，得到地理兴趣点对应的访问关系向量，基于访问关系向量，生成地理兴趣点的相关推荐信息，本发明专利技术弱化了地理兴趣点在用户维度上的区分，不以各用户的签到序列作为研究对象，而基于地理兴趣点间的访问关系构造地理兴趣点访问序列，弥补了用户签到序列的稀疏性，有利于提升基于地理兴趣点的访问关系向量得到的相关推荐信息的准确性和可靠性。

Recommended methods, devices, computer equipment and storage media based on interest points

【技术实现步骤摘要】
基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及互联网
，具体涉及一种基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
目前，随着移动互联网技术的高速发展和普及，越来越多的用户习惯通过互联网提供的信息决定自己的各种购买行为，基于位置的互联网商业模式也发展了起来。地理兴趣点(PointofInterest，POI)是地理信息系统中的一个术语，泛指一切可以抽象为点的地理对象。目前，可以基于用户的历史签到数据，对地理兴趣点之间的关联进行研究，但是相关技术中，一般是以每个用户的历史签到序列作为研究对象，用户签到数据的稀疏，使得很多地理兴趣点之间难以建立关联，不利于基于地理兴趣点的关于位置的推荐服务。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于兴趣点的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，有利于深入挖掘地理兴趣点之间的关联关系，提升基于兴趣点的推荐准确性。本专利技术实施例提供一种基于兴趣点的推荐方法，该方法包括：获取用户的历史签到数据，从所述历史签到数据中确定用户历史签到的地理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于兴趣点的推荐方法，其特征在于，包括：/n获取用户的历史签到数据，从所述历史签到数据中确定用户历史签到的地理兴趣点；/n基于所述历史签到数据，获取所述地理兴趣点之间的访问关系信息；/n基于所述地理兴趣点之间的访问关系信息，生成地理兴趣点访问序列，其中，所述地理兴趣点访问序列中相邻的地理兴趣点被至少一个用户先后访问；/n获取所述地理兴趣点的描述向量；/n基于地理兴趣点的描述向量，对地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律进行学习，得到地理兴趣点对应的访问关系向量，其中，所述访问关系向量用于表示对应的地理兴趣点与其他地理兴趣点在用户访问行为上的关联；/n基于地理兴趣点的访问关系向量，生成...

【技术特征摘要】
1.一种基于兴趣点的推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户的历史签到数据，从所述历史签到数据中确定用户历史签到的地理兴趣点；
基于所述历史签到数据，获取所述地理兴趣点之间的访问关系信息；
基于所述地理兴趣点之间的访问关系信息，生成地理兴趣点访问序列，其中，所述地理兴趣点访问序列中相邻的地理兴趣点被至少一个用户先后访问；
获取所述地理兴趣点的描述向量；
基于地理兴趣点的描述向量，对地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律进行学习，得到地理兴趣点对应的访问关系向量，其中，所述访问关系向量用于表示对应的地理兴趣点与其他地理兴趣点在用户访问行为上的关联；
基于地理兴趣点的访问关系向量，生成地理兴趣点的相关推荐信息。


2.根据权利要求1所述的基于兴趣点的推荐方法，其特征在于，所述获取所述地理兴趣点的描述向量，包括：
从所述历史签到数据中，获取所述地理兴趣点的用户签到文本；
对所述地理兴趣点的用户签到文本进行语义分析，得到用于描述用户签到文本语义的文本描述向量，其中，各文本描述向量的长度相同；
对同一地理兴趣点的所有文本描述向量进行融合，得到融合后向量，将融合后向量作为对应的地理兴趣点的描述向量。


3.根据权利要求2所述的基于兴趣点的推荐方法，其特征在于，所述对同一地理兴趣点的所有文本描述向量进行融合，得到融合后向量，将融合后向量作为对应的地理兴趣点的描述向量，包括：
对同一地理兴趣点的所有文本描述向量取平均，得到平均向量作为对应的地理兴趣点的描述向量。


4.根据权利要求2所述的基于兴趣点的推荐方法，其特征在于，所述基于地理兴趣点的描述向量，对地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律进行学习，得到地理兴趣点对应的访问关系向量，包括：
通过访问规律分析模型，基于地理兴趣点的描述向量，对地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律进行学习，得到地理兴趣点对应的访问关系向量；
所述通过访问规律分析模型，基于地理兴趣点的描述向量，对地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律进行学习，得到地理兴趣点对应的访问关系向量前，还包括：
获取地理兴趣点的独热编码，以地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的排列顺序对地理兴趣点的独热编码进行排列，得到地理兴趣点对应的独热编码序列；
通过独热编码序列对所述访问规律分析模型进行训练，以使得访问规律分析模型学习地理兴趣点访问序列中地理兴趣点的访问规律。


5.根据权利要求2所述的基于兴趣点的推荐方法，其特征在于，所述基于所述历史签到数据，获取所述地理兴趣点之间的访问关系信息，包括：
基于所述历史签到数据，确定在每两个地理兴趣点间的用户访问方向和所述用户访问方向对应的访问偏好程度；
基于地理兴趣点间的用户访问方向和用户访问方向对应的访问偏好程度，绘制地理兴趣点的有向带权图，其中，有向带权图中的节点表示地理兴趣点，有向带权图中的有向边表示两地理兴趣点之间的用户访问方向，有向边的权重基于用户访问方向对应的访问偏好...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓颖，张金超，牛成，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44