公开(公告)号：CN112883292B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202110176267.6

申请日：2021-02-06

Applicant: 西北大学

Inventor： 王欣 ,  任鑫宇 ,  冯筠

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/901 ,  G06F30/27 ,  G06F18/23 ,  G06N7/02 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明属于数据挖掘以及推荐系统技术领域，公开了一种用户行为推荐模型建立及基于时空信息的位置推荐方法。首先学习不同位置类型的时间层面影响程度；其次，将签到数据映射到多个时间段内并构建融合时间相关性的行为数据集；然后实时的更新用户与行为之间的偏好关系；最后研究同一类型位置在地理空间上的聚集现象对用户的吸引程度，融合用户行为的时空信息构建个性化的位置推荐模型，并向每一个用户推荐最合适的位置。本发明的新颖之处在于模型考虑了用户访问行为的时间相关性，此外模型提供了一种实时的行为预测方法，并提供一种新的角度研究位置聚集现象对用户的吸引程度，最终通过融合时空信息提高了个性化位置推荐的准确率。

公开(公告)号：CN112883292A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110176267.6

申请日：2021-02-06

Applicant: 西北大学

Inventor： 王欣 ,  任鑫宇 ,  冯筠

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/901 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N7/02 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明属于数据挖掘以及推荐系统技术领域，公开了一种用户行为推荐模型建立及基于时空信息的位置推荐方法。首先学习不同位置类型的时间层面影响程度；其次，将签到数据映射到多个时间段内并构建融合时间相关性的行为数据集；然后实时的更新用户与行为之间的偏好关系；最后研究同一类型位置在地理空间上的聚集现象对用户的吸引程度，融合用户行为的时空信息构建个性化的位置推荐模型，并向每一个用户推荐最合适的位置。本发明的新颖之处在于模型考虑了用户访问行为的时间相关性，此外模型提供了一种实时的行为预测方法，并提供一种新的角度研究位置聚集现象对用户的吸引程度，最终通过融合时空信息提高了个性化位置推荐的准确率。