[发明专利]一种基于位置社交网络的地点推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于位置社交网络的地点推荐方法，包括如下步骤建立基于位置的社交网络LBSNs；计算当前用户u1与朋友u2关于签到记录的相似度以及u1和u2关于社交关系的相似度；综合考虑上述两种相似度，计算得到u1与u2的相似度；获取K个和u1相似度最高的朋友作为最近邻居；针对最近邻居访问过而u1没有访问过的地点p，计算出u1可能访问p的频率；选取频率最高的多个地点为地点候选集；计算当前用户u1访问候选地点p的可能性，选出可能性最大的多个候选地点作为推荐地点。该方法能够在用户‑项目评分矩阵稀疏的情况下可以弥补矩阵稀疏性并产生较高质量的推荐结果。

主权项

一种基于位置社交网络的地点推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立基于位置的社交网络LBSNs，其中LBSNs中用户集合，用户的地点集合，用户的签到集合以及每个用户的朋友集合；针对当前用户u1，其签到集合为C、地点集合为L、朋友集合为F；步骤2、当前用户u1与朋友u2关于签到记录的相似度为：其中，fu，l代表用户u在地点l的签到次数；其中u2∈F；步骤3、当前用户u1和朋友u2关于社交关系的相似度为：U代表用户的集合，代表用户u1与用户u2共同朋友的数量；步骤4、根据步骤2和步骤3的结果，计算得到当前用户u1和朋友u2的相似度为其中，代表当前用户u1和朋友u2的地理位置间的距离；步骤5、依据步骤4的计算结果，获取K个和当前用户u1相似度最高的朋友作为最近邻居；步骤6、通过当前用户u1的K个最近邻居，计算得到地点集合P，集合P由当前用户u1的最近邻居访问过、而u1没有访问过的地点构成；对于集合P中的每个地点p，计算出当前用户u1可能访问地点p的频率为当前用户u1和访问过地点p的最近邻用户up的相似度，为up在地点p的历史签到次数；选取前多个频率最高的地点作为地点候选集Lc；步骤7、遍历lc中的每一个候选地点lc，计算当前用户u1访问候选地点lc的可能性，选出可能性最大的多个候选地点作为推荐地点；计算lc与地点集合L中的每个地点li的di，i∈[1，n]，n为集合L中地点的个数；则当前用户u1访问候选地点lc的概率为D为当前用户u1的访问地理距离样本集合；集合L中地点两两之间的地理位置距离集合，h为带宽，按照如下带宽公式求解：为当前用户u1的访问地理距离样本标准差；当前用户u1可能访问候选地点lc的概率为则当前用户u1访问候选地点lc的可能性为：p(u，1)＝pCF(u，1)×pdistribution(u，l)。