[发明专利]一种基于区域划分和上下文影响的兴趣点推荐方法有效
| 申请号： | 202010148082.X | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111324816B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 曾骏;唐浩然;于扬;姚娟 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9537;G06F16/29;G06F18/22;G06F18/23213 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 王海凤 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于区域划分和上下文影响的兴趣点推荐方法，包括如下步骤：基于K‑means对位置进行聚类得到区域集合；计算用户对未知位置的协同分数；计算该位置的区域分数和基于区域的协同分数；采用幂律分布来模拟用户访问下一个位置的距离可能性；计算用户访问未知位置的综合距离得分；计算用户访问未知位置的综合类别分数；对综合类别分数和综合距离得分进行加权计算，得到上下文分数，再对协同分数和上下文分数进行加权计算，得到未知位置的最终分数，将最终分数值前K个位置生成推荐列表。该方法一方面缓解了协同过滤中普遍存在的数据稀疏问题，另一方面使得推荐结果具有合理而充分的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区域 划分 上下文 影响 兴趣 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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