[发明专利]融合多元上下文信息的个性化地点推荐方法及设备

摘要

本发明提供了融合多元上下文信息的个性化地点推荐方法及设备，包括：1、获取地理标签照片数据；2、地理标签照片多元上下文信息挖掘，通过对地点流行度、地点流行度波动、空间距离、基于用户的协同过滤以及基于用户评论的文本相似度等上下文信息的评估，分别计算出其对应的分数；3、基于排序学习的个性化地点推荐模型，在对个性化地点推荐问题进行转化的基础上，构建“用户‑地点”相关性特征向量，并采用排序学习方法建立地点推荐模型；4、根据3中模型，选取预测值排名前n个性化地点进行推荐，生成推荐结果并对推荐结果进行评价。本发明可以有效提高个性化地点推荐的准确率和召回率。

主权项

1.融合多元上下文信息的个性化地点推荐方法，其特征在于，结合两类VGI数据，实现城市功能区自动识别，包括以下四个步骤：步骤1、从Flickr网站获取地理标签照片数据，并对地理标签照片数据进行预处理；步骤2、对步骤1中进行预处理后的地理标签照片数据进行地理标签照片多元上下文信息挖掘，挖掘的信息包括地点流行度、地点流行度波动、用户空间距离、协同过滤以及文本相似度上下文信息；步骤3、利用排序学习算法框架，融合步骤2中挖掘出的多元上下文信息构建个性化地点推荐模型；步骤4、根据步骤3中得到的模型生成推荐结果及结果评价。