位置推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种位置推荐方法，包括：从一个或者多个用户轨迹记录中，获取一个地理属性范围内的位置数据集合；根据所述位置数据集合提取出位置间转移关系数据，构成一个由位置间转移关系数据组成的目标数据集合；采用统计推理方法，从所述目标数据集合中计算出每一个位置间转移关系数据的发生概率；及基于上述计算出来的转移关系数据的发生概率以及用户的当前位置，选择前K个推荐位置，并按其排序发送给实时推荐引擎。本发明专利技术还提供一种位置推荐系统。利用本发明专利技术能够使位置推荐结果更加个性化，更符合用户需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及移动互联网应用
，尤其涉及一种位置推荐方法以及系统。
技术介绍
对于移动互联网应用而言，除了传统互联网所积累的海量信息、各种丰富应用可供使用外，移动互联网本身也产生了海量的内容和应用，怎样基于所述海量信息，准确识别地出用户的喜好并在此基础上向用户推荐最相关的产品、服务、信息是移动互联网的主流应用。目前使用的无论是基于内容过滤(Content-Based filtering)的个性化推荐技术，还是基于协同过滤(Collaborative filtering)的个性化推荐技术，基于互联网的个性化推荐基本上还是基于用户历史行为数据(例如，包括购买行为、点击行为、收藏行为、点评行为等)+当前内容场景(例如，正在查询的内容、浏览的图书、正在交流的SNS好友等)来进行上下文推荐的，可以说互联网个性化推荐主要还是偏重于线上服务本身的，对于用户的位置因素以及其他相关因素(如个人喜好等)并没有太多的考虑。与基于互联网的个性化推荐相比，基于位置服务的个性化推荐更有意义。位置服务应用融合产生了基于位置的社交网络(location-based social
networks)，简称位置社交网络。在位置社交网络中，用户可以建立社交链接(social links)，通过具有定位功能的移动设备(如带GPS的手机)，签到(check-in)自己所在的位置，特别是某些感兴趣的位置，如餐馆、商店、博物馆等；撰写评论以分享访问(签到)位置的经历。由于位置社交网络包含大量的位置，基于位置服务的推荐技术可以使用户更容易找到符合自己偏好的位置。因此，位置推荐有利于人们探索城市中的新地带，提高城市生活质量。特别是当用户身处在一个陌生环境的时候。也可以利用位置推荐为实体商店发现潜在客户，并为这些客户提供相关广告，促使客户访问商店，从而提高商家的利润。位置推荐还可以为用户推荐符合个人偏好的旅行路线，帮助用户避免信息过载、节约行程安排时间，以及提高旅行意愿，推动旅游业的发展。因为位置推荐能够为大众、商家和旅行者带来便利和利益，所以，在位置社交网络中，为用户进行位置推荐是尤为重要的。目前，有许多关于位置推荐的技术，但其只是简单地利用空间特征，忽略了时间特征。依据传统协同过滤思想的位置推荐方法得到的位置结果，可能距离用户当前位置非常远而不能马上前往，或者与用户当前位置属性相似而不大可能连续被访问，从而影响用户的积极性，即传统位置推荐系统未考虑用户当前位置信息、位置间属性等因素对用户的影响。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种位置推荐方法，能够使位置推荐结果更加个性化，更符合用户需求。一种位置推荐方法，包括：从一个或者多个用户轨迹记录中，获取一地理属性范围内的位置数据集合；根据所述位置数据集合提取出位置间转移关系数据，构成一个由位置间转移关系数据组成的目标数据集合；采用统计推理方法，从所述目标数据集合中计算出每一个位置间转移关系数据的发生概率；及基于上述计算出来的转移关系数据的发生概率以及用户的当前位置，选择前K个推荐位置，并按其排序发送给实时推荐引擎。优选地，该方法还包括：所述实时推荐引擎向一终端设备进行位置推荐。优选地，所述用户轨迹记录包括实时获取的用户位置数据以及该位置的访问时间数据。优选地，所述统计推理方法为最大似然估计思想，用于推理出发生的可能性最大的位置间转移关系数据，其中：代表用户u从位置l转移到位置i的概率值的概率函数为：ful(i)＝σ(<vu,viu>+<vl,vil>)；其中：符号<，>代表两向量内积；逻辑函数起归一化作用；向量vu代表用户u的偏好向量；向量vl代表当前位置l的属性向量；向量viu代表下一个位置i与用户u交互的属性向量；以及向量vil代表下一个位置i与当前位置l交互的属性向量。优选地，所述统计推理方法包括：将所有可能的vu、vl、viu、vil组成一个参数矩阵Θ＝{U,Ll,Liu,Lil本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种位置推荐方法，其特征在于，该方法包括：从一个或者多个用户轨迹记录中，获取一个地理属性范围内的位置数据集合；根据所述位置数据集合提取出位置间转移关系数据，构成一个由位置间转移关系数据组成的目标数据集合；采用统计推理方法，从所述目标数据集合中计算出每一个位置间转移关系数据的发生概率；及基于所述转移关系数据的发生概率以及用户的当前位置，选择前K个推荐位置，并按推荐位置的排序发送给实时推荐引擎。

【技术特征摘要】
1.一种位置推荐方法，其特征在于，该方法包括：从一个或者多个用户轨迹记录中，获取一个地理属性范围内的位置数据集合；根据所述位置数据集合提取出位置间转移关系数据，构成一个由位置间转移关系数据组成的目标数据集合；采用统计推理方法，从所述目标数据集合中计算出每一个位置间转移关系数据的发生概率；及基于所述转移关系数据的发生概率以及用户的当前位置，选择前K个推荐位置，并按推荐位置的排序发送给实时推荐引擎。2.如权利要求1所述的位置推荐方法，其特征在于，该方法进一步包括：所述实时推荐引擎向终端设备发送位置推荐。3.如权利要求1所述的位置推荐方法，其特征在于，所述用户轨迹记录包括实时获取的用户位置数据以及该位置数据对应的访问时间数据。4....

【专利技术属性】
技术研发人员：姚伟，曹奕松，焦凯，
申请(专利权)人：南京酷派软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32