[发明专利]一种基于签到特征的用户位置分类方法及系统有效

专利信息
申请号: 201510151827.7 申请日: 2015-04-01
公开(公告)号: CN104750829B 公开(公告)日: 2017-10-31
发明(设计)人: 余辰;金海;刘洋;姚德中;陈汉华;王冼 申请(专利权)人: 华中科技大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06Q50/00
代理公司: 华中科技大学专利中心42201 代理人: 曹葆青
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明公开了一种基于签到特征的用户位置分类模型,其应用在针对性的广告推荐、智能导航、智慧交通等基于位置的服务中,该模型包括针对用户当前的“签到”场所,查询其是否已在用户的历史“签到”位置集里面;如果不在,则分别基于社交网络全局用户知识域、用户好友知识域、用户个人知识域提取用户的“签到”特征;应用已训练的SVM分类模型对用户当前的“签到”场所进行分类,预测该位置是否为用户将来频繁“签到”的场所。本发明不仅能够挖掘社交网络用户的移动行为规律,还能捕捉到用户个人的位置偏好,从而可以用于改进一系列基于位置的服务或应用。
搜索关键词: 一种 基于 签到 特征 用户 位置 分类 方法 系统
【主权项】:
一种基于“签到”特征的用户位置分类方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:(1)针对用户u′当前的“签到”场所c′,查询其是否已出现在u′的历史“签到”位置集里面,如果该场所已在历史“签到”位置集里面,则不需要再进行分类处理;如果不在,则需要对该场所做进一步位置分类处理;(2)针对用户u′当前的“签到”结果,基于社交网络全局用户知识域,进行用户“签到”特征的提取;(3)针对用户u′当前的“签到”结果,基于用户好友知识域,进行用户“签到”特征的提取;(4)针对用户u′当前的“签到”结果,基于用户个人的知识域,进行用户“签到”特征的提取;(5)应用SVM分类模型到所提取的“签到”特征集,实现对用户“签到”场所c′的分类;其中一类表示该用户u′将来不会在该位置频繁地签到,另一类表示相反的情况;所述步骤(2)包括以下子步骤:(2‑1)根据所有用户的历史“签到”轨迹,计算所有用户在场所c′的历史“签到”频率HCF,HCF为所有用户过去在场所c′平均每天的签到次数;(2‑2)根据所有用户的历史“签到”轨迹,计算所有用户在c′附近设定地域范围以内所有场所的历史“签到”频率HCFN,HCFN为所有用户过去在c′附近设定地域范围以内所有场所平均每天的签到次数;(2‑3)根据所有用户的历史“签到”轨迹,计算所有用户在场所c′最近一个月的历史“签到”频率RCF,RCF为所有用户在过去一个月内平均每天在场所c′的签到次数;(2‑4)根据所有用户的历史“签到”轨迹,计算所有用户在c′附近设定地域范围以内所有场所的最近一个月的历史“签到”频率RCFN,RCFN为所有用户过去一个月内平均每天在c′附近设定地域范围以内所有场所的签到次数;所述步骤(3)包括以下子步骤:(3‑1)根据好友的历史“签到”轨迹,计算用户u′的所有好友在场所c′处的历史“签到”频率HCF′,HCF′为该用户的所有好友过去在场所c′平均每天的签到次数;(3‑2)根据好友的历史“签到”轨迹,计算用户u′的所有好友在c′附近设定地域范围以内所有场所的历史“签到”频率HCFN′,HCFN′为该用户的所有好友过去在c′附近设定地域范围以内所有场所平均每天的签到次数;(3‑3)根据好友的历史“签到”轨迹,计算用户u′的所有好友在场所c′处最近一个月的历史“签到”频率RCF′,RCF′为该用户的所有好友在过去一个月内平均每天在场所c′的签到次数;(3‑4)根据好友的历史“签到”轨迹,计算用户u′的所有好友在c′附近设定地域范围以内所有场所的最近一个月的历史“签到”频率RCFN′,RCFN′为该用户的所有好友过去一个月内平均每天在c′附近设定地域范围以内所有场所的签到次数;所述步骤4包括以下子步骤:(4‑1)根据用户个人的历史“签到”轨迹,计算用户u′的总体历史“签到”频率HCF″,HCF″为该用户在过去平均每天的签到次数;(4‑2)根据用户个人的历史“签到”轨迹,计算用户u′在场所c′附近的历史“签到”频率HCFN″,HCFN″为该用户过去在场所c′附近设定地域范围以内平均每天的签到次数;(4‑3)根据用户个人的历史“签到”轨迹,计算用户u′在最近一个月内的历史“签到”频率RCF″,RCF″为该用户在过去一个月内平均每天的签到次数;(4‑4)根据用户个人的历史“签到”轨迹,计算用户u′场所c′附近最近一个月内的历史“签到”频率RCFN″,RCFN″为该用户在过去一个月平均每天在场所c′附近设定地域范围以内的签到次数;(4‑5)根据用户个人的历史“签到”轨迹,计算用户u′过去在同一时间的历史“签到”频率HCFH″,HCFH″为该用户过去在同一时刻的签到次数除以历史总签到数;(4‑6)根据用户个人的历史“签到”轨迹,以一周为循环周期,计算用户u′在每周的同一天的历史“签到”频率HCFW″,HCFW″为该用户过去在同一天的签到次数除以其历史总签到数;(4‑7)根据用户个人的历史“签到”轨迹,以月为循环周期,计算用户u′在每月的同一天的历史“签到”频率HCFM″,HCFM″为该用户过去在同一天的签到次数除以其历史总签到数;(4‑8)根据用户个人的“签到”结果,计算用户u′在将来半个小时内“签到”频率CF″,CF″为该用户在当前签到发生以后的半个小时以内进行签到的次数。
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