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公开(公告)号：CN115408618B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211174747.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 南京工业职业技术大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社交关系融合位置动态流行度和地理特征的兴趣点推荐方法，包括：整理签到数据集和社交关系数据集，生成三维评分矩阵及二维关系矩阵；删除评分矩阵中的弱相关行和弱相关列，为各目标用户生成个性化评分矩阵，计算基于友谊关系的预测评分；计算各兴趣点基于时间感知的动态流行度；基于幂律分布模型挖掘地理特征对兴趣点访问概率的影响；综合考虑用户社交关系、位置动态流行度和地理距离影响，融合基于友谊的预测评分、兴趣点动态流行度以及基于距离的访问概率，生成最终预测评分。本发明根据用户历史访问兴趣、用户之间社交关系、位置之间地理距离和在当前时间下位置流行度为用户实时推荐若干个兴趣点，具有重要实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115687801A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211180601.6
申请日：2022-09-27
Applicant: 南京工业职业技术大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于位置时效特征和时间感知动态相似性的位置推荐方法，该方法包括：根据原始签到数据集生成用户‑时间‑位置三维评分矩阵；提取各时间槽的用户‑位置二维评分矩阵，计算不同时间槽内位置的动态相似度。利用改进的基于项目的协同过滤方法预测未访问地址的评分；基于时间感知计算位置在不同时间槽的时效特征值；利用核密度估计方法实现个性化概率密度建模，挖掘地理影响；构建融合用户历史偏好、地理距离影响、位置时效特征和位置动态相似度的评分预测机制，将最终预测评分较高的位置推荐给用户；定义推荐系统的时效性评价体系，对比不同推荐系统的预测准确度和推荐时效性。本发明可移植性强，具有广阔的工业化应用前景。
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公开(公告)号：CN115408618A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211174747.X
申请日：2022-09-26
Applicant: 南京工业职业技术大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社交关系融合位置动态流行度和地理特征的兴趣点推荐方法，包括：整理签到数据集和社交关系数据集，生成三维评分矩阵及二维关系矩阵；删除评分矩阵中的弱相关行和弱相关列，为各目标用户生成个性化评分矩阵，计算基于友谊关系的预测评分；计算各兴趣点基于时间感知的动态流行度；基于幂律分布模型挖掘地理特征对兴趣点访问概率的影响；综合考虑用户社交关系、位置动态流行度和地理距离影响，融合基于友谊的预测评分、兴趣点动态流行度以及基于距离的访问概率，生成最终预测评分。本发明根据用户历史访问兴趣、用户之间社交关系、位置之间地理距离和在当前时间下位置流行度为用户实时推荐若干个兴趣点，具有重要实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115687801B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202211180601.6
申请日：2022-09-27
Applicant: 南京工业职业技术大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于位置时效特征和时间感知动态相似性的位置推荐方法，该方法包括：根据原始签到数据集生成用户‑时间‑位置三维评分矩阵；提取各时间槽的用户‑位置二维评分矩阵，计算不同时间槽内位置的动态相似度。利用改进的基于项目的协同过滤方法预测未访问地址的评分；基于时间感知计算位置在不同时间槽的时效特征值；利用核密度估计方法实现个性化概率密度建模，挖掘地理影响；构建融合用户历史偏好、地理距离影响、位置时效特征和位置动态相似度的评分预测机制，将最终预测评分较高的位置推荐给用户；定义推荐系统的时效性评价体系，对比不同推荐系统的预测准确度和推荐时效性。本发明可移植性强，具有广阔的工业(56)对比文件阚绪驰.“基于位置社交网络的兴趣点推荐算法研究”《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2020,I138-1562.
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