[发明专利]一种提供地点信息的方法及系统

说明书

技术领域

本申请涉及数据挖掘技术领域，特别涉及一种提供地点信息的方法及系统。

背景技术

数据挖掘中有一种用于向用户提供相关信息的技术称为个性化推荐技术，也可简称为推荐技术。目前的推荐技术主要有：基于内容的推荐和协同过滤推荐。下面分别进行简要介绍。

基于内容的推荐是根据用户选择的对象，向用户提供其他与该对象具有类似属性的对象。这类方法源于一般的信息检索技术，通过特征提取的方法得到对象的内容特征，并将对象用特征表示，然后根据特征表示，计算对象之间的相似度，并根据相似度计算结果，向用户提供相似度最高的对象的相关信息。

基于内容的推荐的技术难点主要在于特征的提取和匹配。虽然在信息检索技术中，文本等对象的特征提取技术已经很成熟，但是并不是所有的对象都具备文本特征，或者当文本特征并不足以描述某一对象时，该技术就无法使用。尤其是对于目前互联网上广泛存在的音频、视频和图像等对象的特征提取以及匹配技术并不成熟，导致对于此类对象的推荐准确度并不高。

协同过滤推荐(collaborative filtering recommendation)技术是本世纪迄今为止推荐技术中最为成功的技术之一。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到与指定用户具有相似兴趣的用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成对该指定用户对此信息的喜好程度预测。

协同过滤推荐技术的主要问题是：过于依赖用户对于项目的评分，而往往用户缺乏这种评分的主动性，或者用户随意给出分值，这些都会大大影响到推荐的准确度。目前，还有一些协同过滤推荐技术采用了自动计算用户评估分值的算法，但是这些技术计算出的用户评估分值并不准确，因而，也会影响推荐的准确度。

发明内容

本申请提供了一种提供地点信息的方法及系统，以提高所提供的地点信息的准确度。

本申请公开了一种提供地点信息的方法，包括：

A、对每个用户的每张照片，获取照片拍摄地的全球定位系统（GPS）信息；

B、根据每张照片的拍摄地的GPS信息，获取拍摄地周边预设范围内的地点信息；

C、对每个用户，根据其所有照片所对应的地点信息，统计各个地点信息出现的次数，并据此建立各个用户与各个地点信息出现的次数之间的对应关系；

D、根据所述对应关系中用户之间的相似度或地点信息之间的相似度，提供地点信息。

较佳地，所述A包括：

当所述照片来自因特网上的图片类分享网站时，通过调用所述图片类分享网站的开放应用程序接口（API），获取照片拍摄地的GPS信息和用户信息；

当所述照片来自用户的手持照相设备时，所述手持照相设备在拍摄所述照片时将照片拍摄地的GPS信息添加到照片的可交换图像文件（EXIF）信息中，通过对所述照片的EXIF信息进行解码，获取照片拍摄地的GPS信息和用户信息。

较佳地，所述B包括：

以每张照片的拍摄地的GPS信息作为参数，调用地理位置分享网站的开放API，查找所述GPS信息周边预设范围内的地点信息，并从所述地理位置分享网站返回的查找结果中获取照片拍摄地周边预设范围内的地点信息。

较佳地，所述各个用户与各个地点信息出现的次数之间的对应关系以协同过滤矩阵的形式建立。

较佳地，当需要向第一用户提供地点信息时，所述D包括：

D1、采用相似度算法，计算第一用户与协同过滤矩阵中其他用户之间的相似度；

D2、根据相似度计算结果，将与第一用户的相似度大于预设阈值的用户作为相似用户，或者与第一用户相似度最高的N1个用户作为相似用户；其中，N1为大于等于1的整数；

D3、获取协同过滤矩阵中第一用户对应的次数为0，且相似用户对应的次数为非0的地点信息，并根据这些地点信息所对应的相似用户与第一用户的相似度对这些地点信息进行加权，按照加权结果从高到低的次序对这些地点信息进行排序，将排序之后的地点信息提供给第一用户。

较佳地，当需要向第一用户提供地点信息时，所述D包括：

D1’、采用相似度算法，计算协同过滤矩阵中两两地点信息之间的相似度；

D2’、根据第一用户的各个地点信息所对应的照片的数量，将照片的数量大于预设阈值的地点信息作为第一用户最喜好的地点信息，或者将照片的数量最多的N2个地点信息作为第一用户最喜好的地点信息；其中，N2为大于等于1的整数；