[发明专利]一种基于地理感知的序列位置推荐方法

权利要求书

1.一种基于地理感知的序列位置推荐方法，包括网络服务器，其特征在于，包括以下步骤：

S1,网络服务器将地球的投影平面转化为平面网格坐标系，并获取目标用户的当前位置处坐标；

S2，网络服务器构建数据库，网络服务器通过网络收集目标用户的移动轨迹的历史数据，并将收集到的数据输入数据库中；

S3，网络服务器建立预测模型，将数据库中的数据输入预测模型中，预测模型对数据进行分析处理后，得到目标用户的预测移动方向和预测移动速度；

S4，网络服务器根据计算出的预测移动方向和预测移动速度计算出目标用户的目的地坐标；

S4，网络服务器将计算出的目的地坐标带入平面网格坐标系中，把平面网格坐标系逆向转化为投影平面，从而获得目标用户下一个目的地的具体位置；

S5，网络服务器通过网络收集目标用户下一个目的地附近的商家信息，并通过网络推荐给目标用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于地理感知的序列位置推荐方法，其特征在于，所述S2中网络服务器手机的目标用户的移动轨迹的历史数据包括目标用户移动的方向和移动的速度V_i，且i∈(1、2、3、4、5、……、n)。

3.根据权利要求1所述的一种基于地理感知的序列位置推荐方法，其特征在于，所述S3中预测模型对数据进行分析处理的步骤包括：

S11，对目标用户的移动方向进行统计分析，建立状态转移概率矩阵M₁，

其中P_e为目标用户移动方向为东的概率、P_w为目标用户移动方向为西的概率、P_s为目标用户移动方向为南的概率，P_n为目标用户移动方向为被的概率、P_es为目标用户移动方向为东南的概率、P_en为目标用户移动方向为东北的概率、P_ws为目标用户移动方向为西南的概率、P_wn为目标用户移动方向为西北的概率；

S12，建立状态概率函数П_j(K)、状态转移函数G以及状态概率递推公式H：

其中Π₍₀₎＝[Π₁(0)、Π₂(0)、……、Π_n(0)]；

S13，根据状态转移概率矩阵M1、状态概率函数Π_j(K)、状态转移函数G和状态概率递推公式H计算出目标用户在下一个移动时的各方向的概率，并选择用概率最高的方向作为预测移动方向；

S14，预测模型根据收集的速度数据V_i计算出预测速度。

4.根据权利要求1所述的一种基于地理感知的序列位置推荐方法，其特征在于，所述S1中将地球的投影平面转化为平面网格坐标系的函数为：

5.根据权利要求3所述的一种基于地理感知的序列位置推荐方法，其特征在于，所述S14中预测速度的计算公式为：

6.根据权利要求1所述的一种基于地理感知的序列位置推荐方法，其特征在于，所述S5中网络服务器将商家信息推送给目标用户的步骤包括：

S21，网络服务器收集目标用户最近一段时间内浏览的商家类型，并通过大数据分析，得到目标用户最近一段时间浏览频率最高的商家类型；

S22，将预测目的地附近的商家与分析得到的商家类型进行比对，将与分析得到的商家类型不符合的商家信息剔除；

S23，将保留地与分析得到的商家类型符合的商家信息发送给用户。