发明专利已授权

基于相关矩阵和词向量模型的兴趣点推荐方法

📄 申请号：CN201911425220.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-12-31

公开号

CN111177565B

公开日

2021-08-31

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_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06F16_9537 ,

技术画像

所属领域

推荐算法推荐算法人工智能算法自然语言处理

应用场景

兴趣点推荐, 位置服务, 社交网络, 个性化推荐, 智慧城市

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于相关矩阵和词向量模型的兴趣点推荐方法。本发明通过参考自然语言处理中训练词向量模型进行用户和兴趣点的向量表示建模，该模型可从用户的签入序列中捕获兴趣点的地理影响。假设一个兴趣点受用户签到序列中其他兴趣点的影响。将每个兴趣点视为“单词”，将每个用户的顺序签到序列视为“句子”，并结合使用自言语言处理中的Skip‑gram词向量模型来训练兴趣点以及用户的潜在表示向量。本发明分别从用户和兴趣点的角度进行融合成一个更好的地理信息模型。为此，在该模型中使用了用户和兴趣点之间的地理距离和用户在相邻兴趣点上的签到频次。通过考虑到相邻兴趣点在模型推荐策略中的影响，解决了签到数据稀疏问题。

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

一种基于多模态特征融合的三维对象融合特征表示方法

当前第 / 件

一种CuInS2/ZnS大颗粒量子点纳米材料的高温制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9535)

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议价

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