【技术实现步骤摘要】
基于图数据库的POI推荐方法、设备及介质
本专利技术涉及大数据分析领域，尤其涉及一种基于图数据库的POI推荐方法、设备及介质。
技术介绍
POI是PointOfInterest的缩写，在本地生活领域，通常指景点、电影院、餐厅等消费者感兴趣的地点。基于地理位置的POI个性化推荐服务，不仅能给消费者提供便利，也能为商家带来巨大的商业利益。目前的本地生活POI的推荐系统，通常采用在数据仓库中进行离线计算和准备的方式进行POI推荐，使用例如HiveSQL或者SparkJob方式经过分钟或小时级别的加工计算，得到预推荐结果，然后再将推荐结果存放在例如Redis这样的缓存数据库中，以备实时查询。该方法主要存在两个问题：1.由于发起请求的地理位置无法事先获知，必须将绝大多数可能的POI预先计算完成。但事实上，对于每个消费者而言，一天或者一周内，只可能到达很小一部分POI。因此在实际应用时会造成计算资源的极大浪费。2.无法做到个性化推荐。“千人千面”的个性化推荐算法需要实时位置、消费者的社交关系、商家POI、历史消费...
【技术保护点】
1.一种基于图数据库的POI推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取数据，将所述数据导入预先构建的图数据库，所述数据包括POI数据、用户数据以及所述POI数据与所述用户数据之间的关联关系；/n接收目标用户的ID和定位信息；/n根据所述目标用户的ID和定位信息，从所述图数据库中获取所述目标用户的特征矢量、所述目标用户的好友亲密度系数以及目标POI集合，其中，所述目标用户的特征矢量由所述目标用户的个人数据组成；/n根据所述目标POI集合，从所述图数据库中获取存在相关POI消费记录的用户集合的特征矩阵，其中，所述相关POI消费记录为与所述目标POI集合中的任意POI关联的消费...
【技术特征摘要】
1.一种基于图数据库的POI推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取数据，将所述数据导入预先构建的图数据库，所述数据包括POI数据、用户数据以及所述POI数据与所述用户数据之间的关联关系；
接收目标用户的ID和定位信息；
根据所述目标用户的ID和定位信息，从所述图数据库中获取所述目标用户的特征矢量、所述目标用户的好友亲密度系数以及目标POI集合，其中，所述目标用户的特征矢量由所述目标用户的个人数据组成；
根据所述目标POI集合，从所述图数据库中获取存在相关POI消费记录的用户集合的特征矩阵，其中，所述相关POI消费记录为与所述目标POI集合中的任意POI关联的消费记录，所述特征矩阵由所述用户集合中的各用户的个人数据组成；
根据所述好友亲密度系数，计算所述目标用户的特征矢量和所述特征矩阵的相似度；
根据计算得到的相似度结果，确定目标POI；
返回所述目标POI。
2.如权利要求1所述的基于图数据库的POI推荐方法，其特征在于，接收目标用户的ID和定位信息后，包括以下步骤：
将所述目标用户的ID和定位信息，发送至所述图数据库；
接收所述图数据库回传的目标POI；
返回所述目标POI；
其中，所述图数据库求取所述目标POI并回传所述目标POI，包括：
根据所述目标用户的ID和定位信息，获取所述目标用户的特征矢量、所述目标用户的好友亲密度系数以及目标POI集合，其中，所述目标用户的特征矢量由所述目标用户的个人数据组成；
根据所述目标POI集合，获取存在相关POI消费记录的用户集合的特征矩阵，其中，所述相关POI消费记录为与所述目标POI集合中的任意POI关联的消费记录，所述特征矩阵由所述用户集合中的各用户的个人数据组成；
根据所述好友亲密度系数，计算所述目标用户的特征矢量和所述特征矩阵的相似度；
根据计算得到的相似度结果，确定目标POI；
回传所述目标POI。
3.如权利要求1所述的基于图数据库的POI推荐方法，其特征在于，获取数据，将所述数据导入预先构建的图数据库，包括：
获取数据仓库中的数据，所述数据包括POI数据、用户数据以及所述POI数据与所述用户数据的关联关系；
将所述数据加工成所述图数据库的图元素；
建立批量任务，将所述图元素批量转换为所述图数据库的文件格式，得到图元素文件；
将所述图元素文件从所述数据仓库中拉取到所述图数据库对应的图数据库服务器上，并注入到所述图数据库。
4.如权利要求1或2所述的基于图数据库的POI推荐方法，其特征在于，根据所述目标用户的ID和定位信息，获取所述目标用户的特征矢量、所述目标用户的好友亲...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴敏，陈鹏伟，叶小萌，
申请(专利权)人：杭州欧若数网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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