一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法技术

本发明专利技术属于社交网络下一个兴趣点推荐领域，涉及一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，包括：获取原始数据，对原始数据进行预处理，得到新数据集；提取新数据集的相关属性生成用户访问兴趣点的签到记录；根据用户访问兴趣点的签到记录提取用户访问兴趣点的时空轨迹表示，根据用户访问兴趣点的时空轨迹构建用户偏好知识图和用户偏好异构图；将用户偏好知识图和用户偏好异构图输入序列模型中，得到推荐预测概率；根据推荐预测概率得到有序推荐集合；在有序推荐集合中选取最优的兴趣点进行推荐；本发明专利技术综合用户偏好信息、时空信息和签到信息，为目标用户推荐符合其长短期偏好的兴趣点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于社交网络兴趣点推荐领域，具体涉及一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法。

技术介绍

1、随着移动设备在社会生活中的广泛应用，越来越多的基于位置的社交服务应运而生。人们可以在foursquare、yelp、facebook、brightkite等基于位置的社交网络(location-based social network，lbsn)上分享生活经历并发布签到记录。国内的基于位置的社交服务，如大众点评、美团、饿了吗和微博等，正在飞速发展。据统计，2019年美团的用户交易量增长了12.5％，其中数百万的点评涵盖了餐饮、酒店、旅行社等大量兴趣点。这种基于位置的社交网络的快速发展，导致商家和用户数据的快速增长，为用户和服务提供商带来了巨大的机遇。分析海量的基于位置的社交网络数据，可以帮助服务提供商向用户推荐精准的兴趣点(point of interest，poi)。预测用户在特定时间访问兴趣点的下一个推荐点已成为推荐领域的研究热点，因为它的应用场景具有强烈的时效性。兴趣点推荐不仅可以为lbsn服务提供商带来经济效益，还可以帮助用户发掘潜在的兴趣爱本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，步骤S1对原始数据进行预处理，得到新数据集包括：

3.根据权利要求1所述的一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，步骤S2提取新数据集的相关属性，包括：

4.根据权利要求1所述的一种用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，提取用户访问兴趣点的时空轨迹表示，包括：

5.根据权利要求1所述的一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，用户偏好知识图包括：...

【技术特征摘要】

1.一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，步骤s1对原始数据进行预处理，得到新数据集包括：

3.根据权利要求1所述的一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，步骤s2提取新数据集的相关属性，包括：

4.根据权利要求1所述的一种用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，提取用户访问兴趣点的时空轨迹表示，包括：

5.根据权利要求1所述的一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，用户偏好知识图包括：用户偏好三元组和时空三元组；所述用户偏好三元组为(pi,w,pj)，(u,w,p)，所述时空三元组为(u,t,p)，(p,(δt,δd),p)；其中，(δt,δd)表示兴趣点之间的时空间隔，δt表示时间间隔，δd表示空间间隔，u表示当前用户，p表示当前poi，w表示单个用户对poi的偏好权重，pi表示第i个poi，pj表示下一个转移的poi，t表示时间，w表示全局用户对poi的偏好权重。

6.根据权利要求1所述的一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，步骤s3根据用户访...

【专利技术属性】
技术研发人员：桑春艳，杨洋，廖世根，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：