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发明专利
已授权
一种空间距离自适应的下一个兴趣点推荐方法
📄 申请号:CN202110062234.9
📄 发布日:2026/07/23
著录项目信息
申请日
2021-01-18
公开号
CN112784177B
公开日
2022-04-15
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F16_9537
IPC 分类号
G06F16_9537
,
G06N7_00
,
G06Q30_06
,
技术画像
所属领域
推荐系统
推荐系统
空间数据挖掘
机器学习
应用场景
个性化推荐, 位置服务, 智慧城市, 移动互联网应用
AI 智能推荐
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摘要
本发明公开了一种空间距离自适应的下一个兴趣点推荐方法。该方法结合马尔科夫链并且能够自适应用户个人偏好进行兴趣点推荐。使用马尔科夫链捕获用户签到序列的时序关系,并且为每个用户生成个性化的转移矩阵用于捕获用户个人偏好。引入张量分解模型解决数据集签到数据稀疏的问题,使每个转移矩阵都受到相似用户、相似兴趣点、用户潜在偏好的影响,生成更完善和高质量的用户转移矩阵,通过这个转移矩阵捕获完善的用户个人偏好和兴趣点之间的转移关系。通过用户签到序列学习用户的个性化潜在行为模式,从而捕获到有效的用户潜在个人偏好。通过融合空间距离的方法对用户长期潜在个人偏信息作出取舍,根据兴趣点间的距离自适应用户个人偏好。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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