[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有效
| 申请号： | 201710281672.8 | 申请日： | 2017-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN107145545B | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 赵相国;王国仁;孙永佼;毕鑫;张祯;喻鑫 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/31;G06F16/33;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 位置 社交 网络 top 区域 用户 文本 数据 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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，包括以下步骤：1)、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；2)、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，每个节点的发送用户都是由该节点的下一层的子树所包含的发送用户的集合；3)、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；4)、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；5)、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。
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