[发明专利]基于多级视觉相似度的个性化旅游地点推荐方法

权利要求书

1.一种基于地理标注照片多级视觉相似度的个性化旅游地点推荐方法，包括以下步骤：

(1)对地理标注的照片集进行预处理，聚类得到旅游的地点集，并提取用户集和用户访问旅游地点的次数；

(2)利用VGG16模型获得照片的视觉特征；

(3)采用自注意力机制为不同照片计算权重值以获得用户和地点的视觉表示，并根据该用户和地点的视觉表示获得用户和地点的隐向量；

(4)根据用户隐向量和地点隐向量预测用户访问该地点的访问次数；

(5)根据照片的视觉特征构建照片的五元组损失，根据用户隐向量构建用户正则项，根据地点隐向量构建地点正则项，根据访问次数构建准确度损失，然后根据五元组损失、用户正则项、地点正则项以及准确度损失计算总损失，利用总损失迭代优化VGG16模型的模型参数和注意力机制的权重系数；

(6)针对包含查询用户和查询城市的查询任务，搜索获得查询城市中的所有候选地点，并根据步骤(3)的步骤获得的查询用户隐向量和候选地点隐向量，根据查询用户隐向量和候选地点隐向量计算查询用户对候选地点的偏爱值，以此实现个性化旅游地点推荐。

2.如权利要求1所述的基于地理标注照片多级视觉相似度的个性化旅游地点推荐方法，其特征在于，步骤(1)中，根据照片相应的经纬度位置信息，并利用基于密度的聚类方法对照片进行聚类，得到的每个聚类代表一个地点，聚类中心即为该地点位置；通过该过程，挖掘出地点集L＝{l₁,l₂,…,l_|L|}，其中l＝(c,g)，c是地点l所处的城市，g是l的经纬度信息；

根据照片的拍摄者信息提取用户集U＝{u₁,u₂,…,u_|U|}。

3.如权利要求1所述的基于地理标注照片多级视觉相似度的个性化旅游地点推荐方法，其特征在于，步骤(1)中，对用户地点对(u_i∈U，l_j∈L)，首先根据照片的拍摄时间对第i个用户u_i在第j个地点l_j拍摄的照片进行排序；

考虑到用户可能在同一次访问中拍摄若干张照片，如果用户u_i在地点l_j拍摄的若干连续照片的时间间隔小于一个给定的时间阈值Δt，则认为这些照片属于同一次访问，并将这些照片的拍摄时间的均值用作这次访问的时间t，则该次访问可表示为(u_i,l_j,t)；即可得到用户访问历史V＝{(u_i,l_j,t)}，其中，(u_i,l_j,t)表示用户u_i于t时间访问地点l_j；

根据用户访问历史V统计每个用户访问每个地点的次数，从而获得用户访问地点的次数M＝{c_ij}，1≤i≤|U|，1≤j≤|L|，其中，c_ij表示用户u_i访问地点l_j的次数。