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公开(公告)号:CN106126615B
公开(公告)日:2019-06-11
申请号:CN201610457222.5
申请日:2016-06-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种兴趣点推荐的方法,包括:根据GeoMF算法及TopicMF算法将地理信息,评论信息及签到信息融合到矩阵分解中得到目标函数;更新签到次数信息参数,评论文本集参数,转化峰度系数,主题编号参数,用户活动区域矩阵参数;根据更新后的各个参数,利用所述目标函数,计算得到预定用户对预定兴趣点的喜好度;该方法融合签到次数、地理位置信息和评论信息三个维度因素的兴趣点推荐方法,来实现更加高效的兴趣点推荐;本发明还公开了一种兴趣点推荐的系统,具有上述效果。
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公开(公告)号:CN107436950B
公开(公告)日:2020-12-29
申请号:CN201710666777.5
申请日:2017-08-07
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06Q50/14
Abstract: 本发明实施例公开了一种旅行路线推荐方法及系统,包括获取用户的历史访问记录,并依据历史访问记录得到历史访问信息;采用预先建立的协同过滤模型对历史访问信息进行处理,得出与用户对应的各个兴趣点及各个兴趣点的兴趣值;获取各个兴趣点的流行度;依据约束条件及目标函数对各个兴趣点的流行度及各个兴趣点的兴趣值进行处理,得到具有最大兴趣值的兴趣点序列。本发明实施例在使用的过程中提高了所推荐的兴趣点的准确度及旅行路线的准确性,还可以使所推荐的旅行路线个性化,进一步增加了用户体验。
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公开(公告)号:CN107436950A
公开(公告)日:2017-12-05
申请号:CN201710666777.5
申请日:2017-08-07
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种旅行路线推荐方法及系统,包括获取用户的历史访问记录,并依据历史访问记录得到历史访问信息;采用预先建立的协同过滤模型对历史访问信息进行处理,得出与用户对应的各个兴趣点及各个兴趣点的兴趣值;获取各个兴趣点的流行度;依据约束条件及目标函数对各个兴趣点的流行度及各个兴趣点的兴趣值进行处理,得到具有最大兴趣值的兴趣点序列。本发明实施例在使用的过程中提高了所推荐的兴趣点的准确度及旅行路线的准确性,还可以使所推荐的旅行路线个性化,进一步增加了用户体验。
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公开(公告)号:CN106126615A
公开(公告)日:2016-11-16
申请号:CN201610457222.5
申请日:2016-06-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种兴趣点推荐的方法,包括:根据GeoMF算法及TopicMF算法将地理信息,评论信息及签到信息融合到矩阵分解中得到目标函数;更新签到次数信息参数,评论文本集参数,转化峰度系数,主题编号参数,用户活动区域矩阵参数;根据更新后的各个参数,利用所述目标函数,计算得到预定用户对预定兴趣点的喜好度;该方法融合签到次数、地理位置信息和评论信息三个维度因素的兴趣点推荐方法,来实现更加高效的兴趣点推荐;本发明还公开了一种兴趣点推荐的系统,具有上述效果。
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