一种连续POI推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种连续POI推荐方法及系统，属于POI推荐技术领域；本发明专利技术通过对用户的签到记录进行分析，获取用户的稳定偏好和上下文动态偏好，根据用户当前的位置信息和签到记录中的POI信息，获取POI候选集，缩小POI信息的筛选范围，将稳定偏好和上下文动态偏好匹配，获取用户的综合偏好，对用户的综合偏好和POI候选集的相似性进行分析，根据相似性，输出POI推荐信息；解决了现有技术中存在的“POI推荐不准确”的问题；通过本发明专利技术的改进，能够缩小POI信息的筛选范围，综合考虑稳定偏好和上下文动态偏好对POI推荐的影响，提高了短时间内POI推荐的准确性。荐的准确性。荐的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种连续POI推荐方法及系统


[0001]本申请涉及POI推荐
，特别是涉及一种连续POI推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
[0003]随着基于位置的社交网络(Location
‑
Based Social Network, 简称LBSN)的日益普及，用户能够在社交平台上分享他们访问的兴趣点(point of interest，简称POI)，例如Gowalla和Foursquare等，兴趣点（POI）的推荐成为热点。通过分析用户的历史签到记录，POI推荐可以向用户推荐可能感兴趣的POI来帮助用户获得更好的访问体验。例如，可以在用户不熟悉的地点向用户推荐可能感兴趣的POI以及规划用户日常的行程安排等。
[0004]现有的POI推荐大概分为三种：(a) 传统POI推荐，从整体上考虑用户的签到，而忽略了它们之间的时间关系。无法预测用户未来几天、明天、甚至未来几小时内将去哪里。
[0005](b) 下一个POI推荐，融合时空特征，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种连续POI推荐方法，其特征是，包括：获取用户的签到记录，基于所述签到记录，获取历史签到记录和近期签到记录；根据所述历史签到记录，获取用户的稳定偏好；根据所述近期签到记录，获取用户的上下文动态偏好；根据用户当前的位置信息，基于所述签到记录中的POI信息，获取POI候选集；以及，基于所述稳定偏好和所述上下文动态偏好，获取用户的综合偏好；基于所述综合偏好和所述POI候选集，获取所述综合偏好和所述POI候选集的相似性；根据相似性，输出POI推荐信息。2.如权利要求1所述的连续POI推荐方法，其特征是，将所述稳定偏好和所述上下文动态偏好拼接，获取用户的综合偏好。3.如权利要求1所述的连续POI推荐方法，其特征是，基于所述稳定偏好和所述POI候选集，获取每个POI信息的注意力权重；基于所述注意力权重，获取每个POI信息的被访问概率。4.如权利要求1所述的连续POI推荐方法，其特征是，根据所述历史签到记录中的用户信息和POI类别信息，获取每条历史签到记录的注意力权重；基于所述注意力权重，获取所述历史签到记录的注意力分布。5.如权利要求1所述的连续POI推荐方法，其特征是，根据所述近期签到记录中的所述用户信息、所述POI信息、所述POI类别信息和所述时间信息，获取每条近期签到记录的注意力权重；根据所述注意力权重，获取所述近期签...

【专利技术属性】
技术研发人员：何伟，钟海婷，崔立真，徐庸辉，刘磊，郭伟，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：