[发明专利]一种面向物联网用户查询请求的TOP-k位置兴趣点推荐方法有效
| 申请号： | 201610122073.7 | 申请日： | 2016-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN105808698B | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 周游;汤金娥;王良民;邬海琴;潘森杉;杨桢栋;王国栋 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 唐红 |
| 地址： | 212000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种面向物联网用户查询请求的TOP‑k位置兴趣点推荐方法，依次包括以下步骤：(1)构建用户层次聚类索引树；(2)构建位置兴趣点层次聚类索引树；(3)TOP‑k位置兴趣点推荐。本发明从构建用户层次聚类索引树和位置兴趣点层次聚类索引树来提供一种高效的面向物联网用户查询请求的TOP‑k位置兴趣点推荐方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 联网 用户 查询 请求 top 位置 兴趣 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种面向物联网用户查询请求的TOP‑k位置兴趣点推荐方法，其特征在于：依次包括以下步骤：(1)构建用户层次聚类索引树：采用基于相似粒度和用户数量的用户层次聚类索引树法评估用户之间的相似度，从树的根节点到叶子节点，用户划分的粗糙度依次递减，处在叶子节点的同一聚类中的用户的位置兴趣点的访问轨迹也越相似；(2)构建位置兴趣点层次聚类索引树：采用位置兴趣点层次聚类索引树法评估位置之间的相似度，从树的根到叶子节点，位置划分的粗糙度逐层递减，树的叶子节点的聚类即为所求聚类，根据临近影响关系，最后所求的聚类中位置兴趣点的数量必须满足一定的门限；(3)TOP‑k位置兴趣点推荐：对相似用户和历史访问位置兴趣点的分析后，进行TOP‑k位置兴趣点推荐。
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