[发明专利]一种基于社交网络的位置预测系统及方法

摘要

本发明属于社交网络位置预测技术领域，公开了一种基于社交网络的位置预测系统及方法，包括爬取社交网络签到数据；对爬取的社交网络签到数据进行预处理，清洗掉无效的数据，利用核平滑插值技术对签到数据的稀疏性进行处理；结合常规位置预测的输出概率和非常规位置预测的输出概率，预测下一位置是否为常规位置通过常规位置预测得到top‑m个位置列表；通过提取分析数据中采集的非结构化信息，应用于top‑m位置列表，得到top‑k个位置列表。通过知识图谱和位置推荐系统对非常规位置预测。本发明解决了位置预测中冷启动问题、非常规位置预测问题；提高了预测精度。

主权项

一种基于社交网络的位置预测方法，其特征在于，所述基于社交网络的位置预测方法包括以下步骤：步骤一，爬取社交网络签到数据；步骤二，对爬取的社交网络签到数据进行预处理，过滤掉签到次数小于平均签到次数的数据，清洗掉无效的数据，利用核平滑插值技术对签到数据的稀疏性进行处理；在f(x)中，若使用邻域样本的均值进行插值，则使f(x)不平滑，所以使用一个核函数对估计值平滑；具体使用核加权平均，公式为：f(x0)=Σi=1NK(x0,xi)yiΣi=1NK(x0,xi);]]>其中K(.)采用高斯核函数，可见，离x0越近的影响力越大，对应输出的权越大，符合签到数据的实际模拟；步骤三，结合常规位置预测的输出概率Pr(loc)和非常规位置预测的输出概率Pu(loc)，预测下一位置是否为常规位置；步骤四，通过常规位置预测模块，得到top‑m个位置列表；通过提取分析数据采集模块中采集的非结构化信息，应用于top‑m位置列表，提高位置预测精度，得到top‑k个位置列表，k<＝m。