[发明专利]与地理特征相关的个性化位置推荐系统

摘要

本发明公开了一种与地理特征相关的个性化位置推荐系统，主要解决现有协同过滤推荐算法在数据稀疏场景中性能差的不足。其技术方案是通过不同的功能模块相互协调实现推荐：数据库获取模块获取目标信息；用户数据库模块将目标信息存储在用户数据库中；用户偏好挖掘模块从用户数据库获取按照用户偏好排序的候选位置推荐列表；地理数据库模块将目标信息存储在地理数据库中；地理特征挖掘模块从地理数据库中获得按照地理特征排序的候选位置推荐列表；推荐模块使用按照用户偏好排序的推荐列表和按照地理特征影响排序的推荐列表，获得推荐结果。本发明通过考虑地理特征，缓解了数据的稀疏性问题，可用于基于位置社交网络的地点推送服务中。

主权项

1.一种与地理特征相关的个性化位置推荐系统，包括：数据获取模块DC，用于获取目标网站用户的签到记录，为用户数据库模块UD和地理数据库模块DD提供数据；用户数据库模块UD，用于将数据抓取模块DC抓取的全部信息以用户ID作为索引存储在用户数据库中，为用户偏好挖掘模块UM提供用户信息；地理数据库模块DD，用于将数据抓取模块DC抓取的全部信息以地理城市作为索引存储在地理数据库中，为地理特征挖掘模块DM提供地理信息；用户偏好挖掘模块UM，用于使用用户数据库模块UD中的数据去挖掘用户的偏好，得到按照用户偏好排序的候选位置推荐列表List₁；地理特征挖掘模块DM，用于使用地理数据库模块DD中的数据挖掘地理特征，得到按照地理特征影响排序的候选位置推荐列表List₂；推荐模块RD，用于根据按照用户偏好排序的候选位置推荐列表List₁和按照地理特征影响排序的候选位置推荐列表List₂，产生最终的推荐结果Result；所述的用户偏好挖掘模块UM，包括：主题模型训练单元UM₁，用于根据用户数据库模块UD得到的用户签到记录与主题，生成每个用户对应于每个主题的主题特征向量UV；三层图模型构建单元UM₂，用于根据用户数据库模块UD得到的用户签到记录与主题模型训练单元UM₁得到的主题特征向量UV，构建分别由所有用户、所有位置和所有主题组成的用户层、位置层和主题层的三层图结构；位置偏好值计算单元UM₃，用于根据用户层、位置层和主题层这三层图结构，得到用户数据库中用户‑主题概率分布的先验知识和主题‑位置概率分布的先验知识β_v，计算用户对未访问位置的偏好值：其中，表示用户u对主题z_k的偏好程度的估计，表示对用户数据库中位置v关于主题z_k的生成概率的估计，表示主题z_k在用户u的签到记录中被采样的次数，表示在用户u的签到记录中位置v关于主题z_k被采样的次数，下标表示不包括主题i，R_r表示用户u签到记录中包含的主题数目，N表示用户签到记录中包含的位置数目；使用用户对位置的偏好值f_uv，对未访问位置进行递减排序,选取前k个位置生成按照用户偏好排序的候选位置推荐列表List₁；所述的地理特征挖掘模块DM，包括：主题模型训练单元DM₁，用于读取地理数据库模块DD包含的地理城市中所有用户的签到记录，根据记录中的主题，生成每个位置对应于每个主题的主题特征向量DV；三层图模型构建单元DM₂，用于根据地理数据库模块DD包含的地理城市中所有用户的签到记录以及主题模型训练模块DM₁得到的主题特征向量DV，构建由所有城市，所有位置和所有主题组成的地理层，位置层和主题层的三层图结构；位置偏好值计算单元DM₃，用于根据地理层，位置层和主题层这三层图结构，得到地理数据库中地理城市‑主题概率分布的先验知识和主题‑位置概率分布的先验知识β_v′，计算地理城市对位置的偏好值f_lv′：其中，表示地理城市l对主题z_k的偏好程度的估计，表示对地理数据库中位置v在主题z_k中的生成概率的估计，表示主题z_k在地理城市l的所有的签到记录里被采样的次数，表示位置v在主题z_k中被采样的次数，下标表示不包括主题i，R_l表示地理城市l的所有签到记录中包含的主题数目，|V|表示地理城市l的所有签到记录中包含的位置数目；使用地理城市对位置的偏好值f_lv′，对位置进行递减排序,选取前k个位置，形成按照地理特征影响排序的候选位置推荐列表List₂。