[发明专利]一种兴趣点推荐方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种兴趣点推荐方法，其特征在于，包括：

利用预先创建的分层嵌入兴趣点推荐模型对目标用户的兴趣点进行推荐，得到所述目标用户的兴趣点列表；

其中，所述分层嵌入兴趣点推荐模型的创建过程为：

利用用户偏好的分层结构，构建层级嵌入结构矩阵；其中，所述用户偏好为对用户在位置社交网络的兴趣点进行挖掘所得的信息；

利用所述用户对所述用户的兴趣点的喜好程度，构建兴趣点推荐模型；

将所述层级嵌入结构矩阵嵌入至所述兴趣点推荐模型，得到所述分层嵌入兴趣点推荐模型；

所述利用用户偏好的分层结构，构建层级嵌入结构矩阵的过程，包括：

根据所述用户的兴趣点在用户偏好空间中的位置构建第一矩阵；

其中，所述用户偏好空间为所述用户偏好所在的空间，所述第一矩阵的表达式为X^U(l)，所述第一矩阵X^U(l)的行数为K'，所述第一矩阵X^U(l)的列数为F，U为所述用户偏好所在的空间，l为所述用户的兴趣点；

将所述第一矩阵的行数分割成H层级，得到第二矩阵；其中，H＜K'；

将所述第一矩阵中的每一行与所述第二矩阵中的层级进行关联，得到所述层级嵌入结构矩阵；

其中，所述层级嵌入结构矩阵的表达式为：

式中，为兴趣点l在所述用户偏好空间的位置，H为所述第二矩阵的层级的层数，K'为层次嵌入结构矩阵的行数，F为层次嵌入结构矩阵的列数，为所述第一矩阵中和所述第二矩阵第i层级相关联的段；

所述将所述层级嵌入结构矩阵嵌入至所述兴趣点推荐模型，得到所述分层嵌入兴趣点推荐模型的过程，包括：

利用层级嵌入结构矩阵和所述用户在所述用户偏好空间的位置，构建转移概率模型；

其中，所述转移概率模型的表达式为：

式中，u为用户集合中的一个用户，l_i为用户u的第i个兴趣点，σ为逻辑函数，U为用户的偏好空间，H为层级嵌入结构模型的层次结构的层数，为所述用户u的第i个兴趣点在所述用户偏好空间的位置，X^U(u)为所述用户u在所述用户偏好空间的位置；

根据所述层级嵌入结构矩阵和所述用户在所述用户偏好空间的位置，构建距离模型；

其中，所述距离模型的表达式为：

式中，为用户u的第i个兴趣点在所述用户偏好空间的位置，X^U(u)为所述用户u在所述用户偏好空间的位置；

将所述转移概率模型和所述距离模型嵌入至所述兴趣点推荐模型，得到嵌入兴趣点推荐模型；

利用随机梯度下降算法对所述嵌入兴趣点推荐模型进行优化，得到所述分层嵌入兴趣点推荐模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述用户对所述用户的兴趣点的喜好程度，构建兴趣点推荐模型的过程，包括：

获取所述用户的兴趣点在预设空间的位置，得到兴趣点位置；

将兴趣点位置输入至排序算法模型，输出得到所述用户的兴趣点推荐模型；

其中，所述兴趣点推荐模型的表达式为：

式中，Θ为为用户u的兴趣点l在所述用户偏好空间中的位置，X^U(u)为用户u在所述用户偏好空间中的位置，U为用户集合，u为用户集合U中的一个用户，L为兴趣点的集合，l_i为用户u的第i个兴趣点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用随机梯度下降算法对所述嵌入兴趣点推荐模型进行优化，得到所述分层嵌入兴趣点推荐模型的过程，包括：

利用正态分布初始化所述嵌入兴趣点推荐模型，利用所述随机梯度下降算法对所述嵌入兴趣点推荐模型进行优化，得到所述分层嵌入兴趣点推荐模型。