[发明专利]一种基于用户签到相似度的好友推荐系统

权利要求书

1.一种基于用户签到相似度的好友推荐系统，该好友推荐系统包括有用户（100）、推荐系统（200）和LBSN数据库（300）；其特征在于：所述的推荐系统（200）包括有兴趣推荐模块（201）、相似度计算模块（202）和主题提取模块（203）；

用户（100）将自己的推荐请求发送给推荐系统中的兴趣推荐模块（201）；所述推荐请求中的U_u表示请求用户，u表示请求用户U_u的标识号；表示好友个数；dist表示签到距离阈值；

LBSN数据库（300）一方面用于为主题提取模块（203）提供签到用户BU_b；另一方面用于为相似度计算模块（202）提供签到用户兴趣

兴趣推荐模块（201）第一方面用于接收用户（100）发送的推荐请求Q={Uu,KUu,dist};]]>

兴趣推荐模块（201）第二方面将中的相似度计算请求发送给相似度计算模块（202）；

兴趣推荐模块（201）第三方面用于接收相似度计算模块（202）发送的带有相似度的候选用户集合CR；

兴趣推荐模块（201）第四方面依据好友个数对带有相似度的候选用户集合CR进行相似度高低排序，得到所有推荐用户RU_r，并将前个推荐用户RU_r返回给用户（100）；

主题提取模块（203）第一方面依据兴趣截取时间CPT从LBSN数据库（300）中检索与之相匹配的签到用户BU_b；

主题提取模块（203）第二方面依据预设主题数量t和兴趣点数量v，运用隐含狄利克雷分配主题模型，得到主题集合TH={th1PMBUb,th2PMBUb,···,thfPMBUb};]]>

相似度计算模块（202）第一方面用于接收兴趣推荐模块（201）输出的相似度计算请求SQ＝{U_u,dist}；

相似度计算模块（202）第二方面从LBSN数据库（300）中提取出签到用户BU_b的签到兴趣点信息即PMBUb={pm1BUb,pm2BUb,···,pmqBUb};]]>

相似度计算模块（202）第三方面用于接收主题提取模块（203）输出的主题集合TH，即TH={th1PMBUb,th2PMBUb,···,thfPMBUb};]]>

相似度计算模块（202）第四方面对所述主题集合TH进行权重处理，得到主题权重向量WTH；

相似度计算模块（202）第五方面依据兴趣点的地理位置对主题集合TH中的每一个主题进行最短距离计算，得到主题集合TH下的主题最短距离集合DTH；

相似度计算模块（202）第六方面依据DTH计算两个签到用户之间的距离均值AD=dth1PMBUb+dth2PMBUb+···+dthfPMBUbf;]]>若AD≤dist，则签到用户成为候选用户CU_c；若AD＞dist，则签到用户不成为候选用户CU_c；

相似度计算模块（202）第七方面依据签到兴趣比重模型从候选用户CU_c中计算出在主题下的兴趣权重向量WPMfCUc;]]>

表示候选用户CU_c在pm_q兴趣点的签到次数；

Tnum_f表示候选用户CU_c在主题下的签到次数；

F(pm_q)是一个衰减函数，表示为F(pmq)=1-(PnumpmqTnumf)PnumpmqifPnumpmqTnumf<11ifPnumpmqTnumf=1;]]>

相似度计算模块（202）第八方面依据相似度模型sim=Σi=1fwi×cos(WPMfUu,WPMfCUc)]]>计算请求用户U_u与候选用户CU_c之间的相似度CR＝{＜CU₁,sim₁＞,＜CU₂,sim₂＞,…,＜CU_c,sim_c＞}；表示请求用户U_u在任意f主题下的兴趣权重向量；

相似度计算模块（202）第九方面将CR＝{＜CU₁,sim₁＞,＜CU₂,sim₂＞,…,＜CU_c,sim_c＞}返回给兴趣推荐模块（201）。