[发明专利]兴趣点的推荐方法和装置有效
申请号: | 201811234242.1 | 申请日: | 2018-10-23 |
公开(公告)号: | CN109284449B | 公开(公告)日: | 2020-06-16 |
发明(设计)人: | 曾一锋;陈碧连;霍永峰;曹浪财 | 申请(专利权)人: | 厦门大学 |
主分类号: | G06F16/9537 | 分类号: | G06F16/9537;G06Q50/00 |
代理公司: | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 11471 | 代理人: | 付登云 |
地址: | 361000 *** | 国省代码: | 福建;35 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 兴趣 推荐 方法 装置 | ||
1.一种兴趣点的推荐方法,其特征在于,包括:
获取差分隐私噪声因子;
根据所述差分隐私噪声因子,基于设定的社交关系隐私保护算法确定用户之间的好友模糊相似度推荐概率;
根据目标区域的兴趣点的历史访问人数以及目标用户的实际地理位置,基于设定的地理位置隐私保护算法,确定虚拟圆半径,其中,所述虚拟圆对应的区域为所述用户的隐私区域;
根据所述虚拟圆确定所述用户之间的地理位置距离推荐概率;
根据所述好友模糊相似度推荐概率以及所述地理位置距离推荐概率,向用户推荐兴趣点;
其中,所述获取差分隐私噪声因子包括:删除用户的至少一个朋友关系链接,生成所述用户的新的邻居集;根据所述新的邻居集获取差分隐私噪声因子;
所述根据所述差分隐私噪声因子,基于设定的社交关系隐私保护算法确定用户之间的好友模糊相似度推荐概率,包括:根据所述新的邻居集,基于所述设定的社交关系隐私保护算法确定用户的模糊社交关系列表;根据所述模糊社交关系列表确定用户之间的好友模糊相似度推荐概率;
所述根据所述好友模糊相似度推荐概率以及所述地理位置距离推荐概率,向用户推荐兴趣点包括:获取用户相似度推荐概率;分别给所述用户相似度推荐概率、所述好友模糊相似度推荐概率以及所述地理位置距离推荐概率设置对应的权重,获取推荐概率;根据所述推荐概率向用户推荐兴趣点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据目标区域的兴趣点的历史访问人数以及用户的实际地理位置,基于设定的地理位置隐私保护算法,确定虚拟圆半径,包括:
根据所述目标区域的兴趣点的历史访问人数确定所述兴趣点的人口密度;
根据所述人口密度以及用户的实际地理位置,基于设定的地理位置隐私保护算法,确定虚拟圆半径。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述虚拟圆确定所述用户之间的地理位置距离推荐概率,包括:
根据所述虚拟圆以及设定的随机向量,将用户的实际地理位置更新为与所述设定的随机向量对应的随机点;
根据所述虚拟圆以及所述随机点确定任意两个兴趣点之间的实际距离;根据所述实际距离确定所述用户之间的地理位置距离推荐概率。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述好友模糊相似度推荐概率以及所述地理位置距离推荐概率,向用户推荐兴趣点之后,还包括:
应用目标函数通过计算微分熵以确定信息保护度,其中,所述信息保护度包括在标准用户推荐系统中加入了模糊社会关系以及模糊地理位置之后的信息增量,所述模糊社会关系满足所述好友模糊相似度推荐概率的条件,所述模糊地理位置满足所述地理位置推荐概率的条件。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述差分隐私噪声因子满足设定的差分隐私条件。
6.一种兴趣点的推荐装置,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取差分隐私噪声因子;
第一概率确定模块,用于根据所述差分隐私噪声因子,基于设定的社交关系隐私保护算法确定用户之间的好友模糊相似度推荐概率;
虚拟圆半径确定模块,用于根据目标区域的兴趣点的历史访问人数以及目标用户的实际地理位置,基于设定的地理位置隐私保护算法,确定虚拟圆半径,其中,所述虚拟圆对应的区域为所述用户的隐私区域;
第二概率确定模块,用于根据所述虚拟圆确定所述用户之间的地理位置距离推荐概率;
兴趣点推荐模块,用于根据所述好友模糊相似度推荐概率以及所述地理位置距离推荐概率,向用户推荐兴趣点;
其中,所述信息获取模块具体用于:删除用户的至少一个朋友关系链接,生成所述用户的新的邻居集;根据所述新的邻居集获取差分隐私噪声因子;
所述第一概率确定模块具体用于:根据所述新的邻居集,基于所述设定的社交关系隐私保护算法确定用户的模糊社交关系列表;根据所述模糊社交关系列表确定用户之间的好友模糊相似度推荐概率;
所述兴趣点推荐模块具体用于:获取用户相似度推荐概率;分别给所述用户相似度推荐概率、所述好友模糊相似度推荐概率以及所述地理位置距离推荐概率设置对应的权重,获取推荐概率;根据所述推荐概率向用户推荐兴趣点。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于厦门大学,未经厦门大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811234242.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。