发明专利已授权

一种基于多重兴趣点对排序的个性化兴趣点推荐方法

📄 申请号：CN201911115322.X 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2019-11-14

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9535

IPC 分类号

技术画像

所属领域

推荐系统推荐系统个性化推荐算法排序学习

应用场景

基于位置的服务, 旅游出行, 社交网络, 本地生活服务, 智慧城市

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及一种基于多重兴趣点对排序的个性化兴趣点推荐方法，属于位置推荐领域。该方法包括：S1获取用户隐式反馈签到数据；S2对用户隐式反馈签到数据进行分析，挖掘用户签到数据的空间分布特征，确定用户的活动区域；S3计算用户对于各活动区域兴趣点的偏好，并将用户的历史签到数据划分为三种样本；S4将三种样本数据作为多重兴趣点对排序模型的训练数据，采用随机梯度下降算法对模型参数进行迭代学习，获得用户对不同兴趣点的偏好程度；S5根据用户对兴趣点偏好程度的高低向用户推荐一定数量的兴趣点列表。本发明缓解了签到数据稀疏性的影响，同时有助于挖掘用户具有潜在偏好的兴趣点，从而使兴趣点推荐的精确度得到提升。

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

一种基于频域分析的机械磨损程度标定方法及系统

当前第 / 件

基于SWIPT的大规模MIMO系统最大化最小用户安全能效优化方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9535)

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