[发明专利]兴趣点识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种兴趣点识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的移动轨迹信息；

依据所述移动轨迹信息建立用户轨迹模型以挖掘用户行为信息；

依据挖掘到的用户行为信息，利用时间窗口识别用户的密集活动时间区间；

针对每一个密集活动时间区间，采用二阶速度协同聚类兴趣点识别算法识别用户兴趣点。

2.根据权利要求1所述的兴趣点识别方法，其特征在于，所述方法还包括：推荐最相关的预定数量的兴趣点至用户。

3.根据权利要求2所述的兴趣点识别方法，其特征在于，所述推荐最相关的预定数量的兴趣点至用户包括：

根据所述移动轨迹信息将所述用户兴趣点进行集合，并为所述用户兴趣点添加标签生成兴趣点标签集合；

根据不同的所述密集活动时间区间内的兴趣点标签集合计算各兴趣点标签之间的关联度，依据所述关联度对所述兴趣点标签进行排序；

依据所述兴趣点标签的排序，推荐最相关的预定数量的兴趣点至用户。

4.根据权利要求3所述的兴趣点识别方法，其特征在于，在获取用户的移动轨迹信息之前，所述方法还包括：筛选并剔除所述用户的移动轨迹信息中的异常数据。

5.根据权利要求4所述的兴趣点识别方法，其特征在于，所述依据挖掘到的用户行为信息，利用时间窗口识别用户的密集活动时间区间包括：

将获取的所述用户的移动轨迹信息按时间维度分为密集时间采集区间和稀疏时间采集区间；

通过预设的滑动窗口动态滤除所述稀疏时间采集区间，所述预设的滑动窗口包括多个连续的时间段；

将所述密集时间采集区间内的移动轨迹点进行聚类，并记录聚类后的聚类簇状态信息；

判断所述聚类簇状态信息与已记录的聚类簇状态信息相比是否有改变；

若有改变，则将所述预设的滑动窗口的时间区间作为所述密集活动时间区间。

6.根据权利要求4所述的兴趣点识别方法，其特征在于，所述异常数据至少包括以下之一：数值偏离正常值的噪声数据、出现重复的冗余数据。

7.根据权利要求1所述的兴趣点识别方法，其特征在于，所述针对每一个密集活动时间区间，采用二阶速度协同聚类兴趣点识别算法识别用户兴趣点包括：

在所述密集活动时间区间内，查找所述兴趣点；

采用二阶速度协同聚类兴趣点识别算法将用户的兴趣点聚合生成兴趣点集合；

分析所述兴趣点集合的语义，识别出所述用户兴趣点。

8.一种兴趣点识别装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户的移动轨迹信息；

挖掘模块，用于依据所述移动轨迹信息建立用户轨迹模型以挖掘用户行为信息；

第一识别模块，用于依据挖掘到的用户行为信息，利用时间窗口识别用户的密集活动时间区间；

第二识别模块，用于针对每一个密集活动时间区间，采用二阶速度协同聚类兴趣点识别算法识别用户兴趣点。

9.一种兴趣点识别设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。