[发明专利]一种基于用户的时间地理数据的实时信息推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及移动互联网、位置服务(Location-Based Service,LBS)和SoLoMo(Social,Local,Mobile)技术领域。更具体地，本发明涉及一种基于用户的时间地理数据的实时信息推荐方法。

背景技术

移动互联网是将互联网平台、商业模式、应用等与移动终端结合的技术，拥有庞大的用户群体。随着移动互联网领域的迅速发展，这种结合也越来越密切。而且，与传统互联网相比，移动互联网会产生比更庞大、更丰富的带有时间和位置信息的海量的时空行为大数据(即，用户的时间地理数据)。

利用时空行为大数据不仅可以研究城市用户的行为模式、意图、喜好和移动规律等，进而提供基于位置的推荐服务；还可以发现个体和群体的行为规律，进而产生出更多的移动互联网应用，而基于位置的信息推荐就是当前的研究的热点之一。

信息推荐是指在判断用户喜好的前提下，主动推荐最相关的产品和服务。目前的推荐系统主要应用在电子商务和社交平台，但这些推荐系统欠缺对于时间和地理因素的考虑，不能实时地根据位置和时间信息进行推荐。基于位置的推荐是通过移动终端和通信网络的配合，确定出个体的实际地理位置，再提供与位置相关的信息服务。与传统的推荐应用相比，基于位置的推荐应用更具个性化和时空关联性。位置推荐引入地点因素、时间因素和用户的因素，经过协同过滤分析，提供个性化和趣味性的推荐服务。

目前，大多数基于协同过滤的推荐算法的研究都集中在如何利用用户间的关系来提高推荐的准确率，虽然取得了不错的推荐效果，但大都只从用户间关系的角度出发，而忽略了推荐对象之间的偏好、时间和地理位置等客观因素的制约。

而且，由于用户的时间地理数据连续不断地实时产生，所以进行信息推荐时也应该考虑如何实时更新和利用由众多用户产生的这些海量时间地理数据，从而进行更好或更准确地推荐。

至少为了解决上述问题，需要提出一种基于用户的时间地理数据的实时信息推荐方法。

发明内容

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

根据本发明的基于用户的时间地理数据的实时信息推荐方法，包括：

实时获取并存储用户的时间地理数据；

根据用户的时间地理数据构建用户的时空棱柱；

当不同用户的时空棱柱之间形成时空路径束时，在这些不同用户之间进行信息推荐。

根据本发明的实时信息推荐方法，还包括：

根据用户的时间地理数据构建用户的活动类型偏好矩阵；

当不同用户的时空棱柱之间形成时空路径束且这些不同用户的活动类型偏好矩阵中存在共同的活动类型偏好时，在这些不同用户之间进行信息推荐。

根据本发明的实时信息推荐方法，其中的时空路径束是指不同用户的时空棱柱之间的非空交集之内的、起始时间相同、起始时间段内的任意时刻的位置之间的距离均小于等于预定义的最短距离间隔、且起始时间段内的任意时刻的位置处的速度的大小和方向均相同的不同时空路径的集合。

根据本发明的实时信息推荐方法，其实时获取并存储用户的时间地理数据的步骤以固定的时间间隔周期执行。

根据本发明的实时信息推荐方法，其所推荐的信息包括下列中的至少一种：用户个人信息；用户经常光顾或感兴趣的餐馆、影院、超市；用户偏好的出行方式、交通工具、运动场所。

本发明的优点在于：提出了一种基于时间地理的实时更新位置推荐方法，该方法在协同过滤机制中融入了位置推荐算法，可以得出用户对活动类型的偏好程度以及用户之间行为模式的相似程度，同时充分考虑了用户的时空约束，并且可以随着时间变化，结合流处理框架进行实时更新的精确推荐。

附图说明

通过阅读下文具体实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出具体实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明实施方式的基于用户的时间地理数据的第一种实时信息推荐方法的示意流程图。

图2示出了根据本发明实施方式的基于用户的时间地理数据的第二种实时信息推荐方法的示意流程图。

图3示出了根据本发明实施方式的基于用户的时间地理数据的第一种实时信息推荐方法或第二种实时信息推荐方法所采用的轨迹数据网格化的示意图。

图4示出了根据本发明实施方式的基于用户的时间地理数据的第一种实时信息推荐方法或第二种实时信息推荐方法的信息推荐的第一示意图。