[发明专利]一种基于位置的社交网络中Top-k区域用户文本数据推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于位置的社交网络中Top‑k区域用户文本数据推荐方法，包括：获取需求用户的地理位置，根据需求用户输入的需求，对社交网络中的文本数据进行分词处理，获取与需求用户的需求相匹配的关键词组；根据所获取的关键词组，建立索引树DLIR‑Tree，所述索引树DLIR‑Tree的每个节点包含一系列的社交网络文本的发送用户；根据需求用户的需求、地理位置及区域半径查询索引树DLIR‑Tree，得到相匹配的文本数据；对所获取的文本数据与关键词组进行相似度计算处理，得到过滤后的文本数据；根据过滤后的文本数据，进行综合评分，并根据综合评分完成Top‑k区域用户文本数据推荐。通过信息的全面性和多样性来实现现实社会的真实情况，从而使得推荐信息准确率得到提高。

技术领域

本发明涉及社交网络技术领域，尤其涉及一种基于位置的社交网络中Top-k区域用户文本数据推荐方法。

背景技术

自互联网的发展从Web1.0步入Web2.0的新时代后，各种各样的由用户主导而生成的内容互联网产品随之发展起来，如博客、RSS等。在线社交网络服务(Social NetworkingService，SNS)发展成为网络上最受欢迎的应用。各种在线社交网络服务网站都出现在人们眼前，如Twitter，Facebook，新浪微博等。在现实世界中，人们通过结识更多的人以扩展自己的社交圈，更优更广的社交关系往往是一个人自身价值与自我发展的关键。而在这些在线社交网络中，用户可以发布自己的状态或者了解最近的好友状态，或者分享给他人生活体验，与好友互发消息、照片及视频等。这弥补了由于身在异地或者其他原因无法面对面沟通交流的遗憾，在线社交网络现在提供一种新兴又非常普适的交友方式，依靠其真实性、便利性、可玩性以及稳定性、方便熟人朋友间的沟通、也为陌生人之间提供了认识的桥梁等特点得到了人们的认可和青睐。定位技术的发展应用，并且又结合GIS地理信息系统，确定用户是基于地理的位置服务(Location Based Service，LBS)也快速发展开来。社交网站引入用户主动签到机制，并适当整合用户位置信息与社交信息，可在签到行为的基础上提供后续有价值的服务。

尽管社交网站实现了各种各样技术特点的功能，但是它们主要的“骨干”是一组组可见的个人文本或者图片等信息。这些信息是用户唯一可以自己输入的。

随着位置服务(Location Based Service，LBS)与社交网络逐渐融合，形成了基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks，LBSN)，它通过移动用户的位置签到功能，把线上虚拟社会与线下真实世界关联在一起，实现用户位置定位的同时，还实现了位置信息在虚拟网络世界的共享和传播，从而衍生出多种多样的位置服务，其中，推荐系统作为目前解决信息过滤和个性化服务问题的重要技术手段之一，在位置服务中发挥着越来越重要的作用。

目前，社交网络中的用户规模和用户发布的信息增量迅猛，而包含着地理位置信息的内容也在被越来越多的人所关注。社交网络所提供的信息是很丰富的。一般情况下，人们使用社交网络平台与朋友保持联系和寻求各种不同的社会信息。现在，广泛采用了的全球定位系统的移动终端和基于位置的移动服务(LBS)的成功使得社交媒体数据能够获取到地理位置信息。地理位置标记微博在分享言论和意见、获取新闻和了解现实世界的真实事件上发挥了重要的作用。因此基于位置的社交网络成为了丰富的含有地理信息的资源。

但是，当前的传统主流搜索引擎大多在从含有丰富的关键词的长文本中获取相关的信息，这种方式并不适合包含一些关键字信息的短文本社交媒体数据。当前流行的微博它们自身也提供了一些实时搜索服务，搜索返回与用户输入的关键字相关的高排名的微博，然而这种搜索并没有包含所发微博的空间信息，对于用户来说，用户可能希望自己的搜索结果是结合了微博的空间信息之后，获取到的最合适的信息。一个最直接简单有效的方法是推荐结果直接包含用户所输入的关键字信息即可。然而这种方法返回的结果会使得用户对自己的意图变得很模糊，用户对于返回的这些结果不知道作何处理，最终想做的事情可能因为反馈的结果的不确定性而放弃了。

发明内容