兴趣点推荐方法、装置及介质制造方法及图纸

本申请提供了一种兴趣点推荐方法、装置及介质，方法包括：接收来自用户的兴趣点查询请求；根据预定条件筛选兴趣点；基于影响推荐兴趣点的因素，利用推荐算法计算所述兴趣点的概率，其中，所述影响推荐兴趣点的因素包括所述用户和所述兴趣点之间的距离和所述用户相对于所述兴趣点的运动趋势；以及按照所述概率推荐所述兴趣点至所述用户。本申请提供的方法可以提高推荐的准确性。以提高推荐的准确性。以提高推荐的准确性。

【技术实现步骤摘要】
兴趣点推荐方法、装置及介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种兴趣点推荐方法、装置及介质。

技术介绍

[0002]在兴趣点推荐中，通常用户可以通过客户端发起兴趣点查询请求，服务器在接收到来自客户端的请求信息和定位信息之后，会按照预定的条件筛选满足条件的候选兴趣点，并将其反馈至客户。
[0003]相关技术中的兴趣点推荐方法未考虑用户移动的场景，不能给用户提供正确的候选兴趣点。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种兴趣点推荐方法、装置及介质，可以提高推荐的准确性。
[0005]本申请的第一方面公开了一种兴趣点推荐方法，所述方法包括：接收来自用户的兴趣点查询请求；根据预定条件筛选兴趣点；基于影响推荐兴趣点的因素，利用推荐算法计算所述兴趣点的概率，其中，所述影响推荐兴趣点的因素包括所述用户和所述兴趣点之间的距离和所述用户相对于所述兴趣点的运动趋势；以及按照所述概率推荐所述兴趣点至所述用户。
[0006]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述推荐算法为logistic回归算法。
[0007]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述距离为所述用户和所述兴趣点之间的空间距离。
[0008]在上述第一方面的一种可能的实现中，基于预定条件筛选兴趣点包括，根据所述兴趣点的数量进行筛选。
[0009]在上述第一方面的一种可能的实现中，基于预定条件筛选兴趣点包括，根据所述兴趣点的标签属性筛选所述兴趣点。
[0010]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述方法包括，根据所述实际空间距离剔除离群数据。
[0011]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述影响推荐兴趣点的因素还包括用户终端类型、用户系统版本、天气中的一种或多种。
[0012]在上述第一方面的一种可能的实现中，还包括根据用户反馈对所述推荐算法进行训练。
[0013]本申请的第二方面公开了一种装置，所述装置包括，接收模块，用于接收来自用户的兴趣点查询请求；筛选模块，用于根据预定条件筛选兴趣点；计算模块，用于基于影响推荐兴趣点的因素，利用推荐算法计算所述兴趣点的概率，其中，所述影响推荐兴趣点的因素包括所述用户和所述兴趣点之间的距离和所述用户相对于所述兴趣点的运动趋势；以及推荐模块，用于按照所述概率推荐所述兴趣点至所述用户。
[0014]本申请的第三方面公开了一种计算机可读介质，所述存储介质存储有一个或者多
个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现本申请第一方面的方法。
[0015]本申请的第四方面公开了一种计算机程序产品，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请第一方面的方法。
[0016]本申请提供的兴趣点推荐方法、装置及介质在接收来自用户的兴趣点查询请求之后，先根据预定的条件筛选出候选的兴趣点，再基于用户和兴趣点之间的距离和用户和兴趣点之间的运动趋势，利用推荐算法来计算候选兴趣点的推荐概率，最终根据推荐概率将相应的兴趣点推荐至用户。本申请不仅考虑了距离因素，还引入了运动趋势，在用户移动的场景下可以给用户提供正确的兴趣点。
附图说明
[0017]图1为本申请一个实施例的场景示意图；
[0018]图2a
‑
2b为本申请一个实施例中的场景示意图；
[0019]图3为本申请一个实施例中的兴趣点推荐方法300的流程示意图；
[0020]图4为本申请一个实施例中的场景示意图；
[0021]图5为本申请一个实施例中的兴趣点推荐装置的模块示意图；
[0022]图6为本申请一个实施例中的电子设备的示意图。
具体实施方式
[0023]下面结合具体实施例和附图对本申请做进一步说明。可以理解的是，本公开的说明性实施例包括但不限于兴趣点推荐方法、装置及介质，此处描述的具体实施例仅仅是为了解释本申请，而非对本申请的限定。此外，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部的结构或过程。
[0024]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的实施方式作进一步地详细描述。
[0025]图1示出了本申请的一个实施例的场景示意图。用户通过在客户端101发起兴趣点(Point of Interest)查询请求，客户端101将客户的请求和客户的定位信息发送至服务器102。兴趣点可以是为用户提供服务的门店。例如为用户提供衣、食、住、行、教育、娱乐、医学机构、公共服务的门店。服务器在接收到来自客户端101的信息之后，从数据库103中获取POI以筛选满足限定范围内的POI。服务器102在筛选得到相应的POI之后将其反馈给客户端101。
[0026]在相关技术中，可以根据用户多中心坐标，利用聚类算法并构建空间相似性度量模型来得到一种基于用户空间相似性的兴趣点推荐算法。但该方法未考虑用户移动场景，比如，火车站或飞机场等。
[0027]图2a
‑
2b示出了移动场景示意图。在图2a中，用户202在进入候车大厅201时，用户202在手机客户端中检索附近的兴趣点。兴趣点可以是饮品店、餐厅或便利店等。其中，候选兴趣点203位于候车大厅201内部，而兴趣点204位于候车大厅201的外部。在相关技术中，当用户202在进入候车大厅前后时发起POI请求时，通常在向用户202推荐POI时，会根据候选POI和用户之间的地理距离排序。在图2a的情况中，兴趣点203和用户202之间的距离大于兴
趣点204和用户202之间的距离。相关技术在向用户202推荐兴趣点时，考虑两者之间的距离远近会将兴趣点204优于兴趣点203推荐给用户202。但是用户202是在进站的过程中，不会选择候车大厅201之外的兴趣点204。
[0028]类似地，在图2b中，用户202在离开候车大厅201时，用户202在手机客户端中检索附近的兴趣点。其中，候选兴趣点205位于候车大厅201内部，而兴趣点206位于候车大厅201的外部。在相关技术中，当用户202在离开候车大厅前后时发起POI请求时，通常在向用户202推荐POI时，会根据候选POI和用户之间的地理距离排序。在图2b的情况中，兴趣点206和用户202之间的距离大于兴趣点205和用户202之间的距离。相关技术在向用户202推荐兴趣点时，考虑两者之间的距离远近会将兴趣点205优于兴趣点206推荐给用户202。但是用户202是在出站的过程中，不会选择候车大厅201之内的兴趣点205。所以，相关技术中的推荐方法在用户移动的场景下不能给用户提供正确的候选兴趣点。
[0029]为了解决上述问题，本申请的一个实施例公开了一种兴趣点推荐方法300，参见图3，方法300包括如下步骤。
[0030]在S310，接收来自用户的兴趣点查询请求。
[0031]用户可以在客户端中打开软件，发起兴趣点查询请求。例如，当兴趣点是餐厅时，用户可以在客户端软件中发起到店取餐。客户端可以根据用户的授权获取定位信息，并将定位等信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种兴趣点推荐方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：接收来自用户的兴趣点查询请求；根据预定条件筛选兴趣点；基于影响推荐兴趣点的因素，利用推荐算法计算所述兴趣点的概率，其中，所述影响推荐兴趣点的因素包括所述用户和所述兴趣点之间的距离和所述用户相对于所述兴趣点的运动趋势；以及按照所述概率推荐所述兴趣点至所述用户。2.根据权利要求1所述的兴趣点推荐方法，其特征在于，所述推荐算法为logistic回归算法。3.根据权利要求1所述的兴趣点推荐方法，其特征在于，所述距离为所述用户和所述兴趣点之间的空间距离。4.根据权利要求1所述的兴趣点推荐方法，其特征在于，基于预定条件筛选兴趣点包括，根据所述兴趣点的数量进行筛选。5.根据权利要求1所述的兴趣点推荐方法，其特征在于，基于预定条件筛选兴趣点包括，根据所述兴趣点的标签属性筛选所述兴趣点。6.根据权利要求3所述的兴趣点推荐方法，其特征在于，所述方法包括，根据所述实际空间距离剔除离群数据。7.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈云开，许乃昆，蔡峰，
申请(专利权)人：金拱门中国有限公司，
类型：发明
国别省市：