[发明专利]基于相关矩阵和词向量模型的兴趣点推荐方法有效
| 申请号： | 201911425220.8 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111177565B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 俞东进;完颜文博;王东京;张新 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9537 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于相关矩阵和词向量模型的兴趣点推荐方法。本发明通过参考自然语言处理中训练词向量模型进行用户和兴趣点的向量表示建模，该模型可从用户的签入序列中捕获兴趣点的地理影响。假设一个兴趣点受用户签到序列中其他兴趣点的影响。将每个兴趣点视为“单词”，将每个用户的顺序签到序列视为“句子”，并结合使用自言语言处理中的Skip‑gram词向量模型来训练兴趣点以及用户的潜在表示向量。本发明分别从用户和兴趣点的角度进行融合成一个更好的地理信息模型。为此，在该模型中使用了用户和兴趣点之间的地理距离和用户在相邻兴趣点上的签到频次。通过考虑到相邻兴趣点在模型推荐策略中的影响，解决了签到数据稀疏问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相关 矩阵 向量 模型 兴趣 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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