基于知識(shí)與位置的個(gè)性化旅游景點(diǎn)推薦方法
【技術(shù)領(lǐng)域】：
[0001] 本發(fā)明屬于無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)及推薦技術(shù)，可應(yīng)用于旅游景點(diǎn)或路線(xiàn)推薦領(lǐng) 域。
【背景技術(shù)】：
[0002] 近年來(lái)隨著配備GPS定位模塊的移動(dòng)設(shè)備數(shù)量高速增長(zhǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，基于 位置的社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。其中比較受歡迎的基于位置的社交網(wǎng)站有Foursqure、 化cebook、Flickers，用戶(hù)可W通過(guò)運(yùn)些網(wǎng)站分享他們的各種經(jīng)歷和屯、情。利用基于位置服 務(wù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)，用戶(hù)可W更加準(zhǔn)確、高效地同周?chē)娜嘶蛭锝⑵鹱约旱纳缃痪W(wǎng)絡(luò)圈， 從而更好地融入周?chē)h(huán)境。同時(shí)，隨著人們生活物質(zhì)水平的提高，旅游也變得越來(lái)越受歡 迎，在社會(huì)上也得到越來(lái)越多的關(guān)注。當(dāng)來(lái)到一個(gè)陌生的城市時(shí)，如何享受高質(zhì)量的旅行是 人們普遍考慮的問(wèn)題?；谖恢玫膫€(gè)性化景點(diǎn)推薦可W很好的解決運(yùn)一問(wèn)題，它在滿(mǎn)足不 同用戶(hù)的需求的同時(shí)提供合理準(zhǔn)確的景點(diǎn)推薦。
[0003] 在傳統(tǒng)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，主要的推薦方法有四種:基于內(nèi)容的推薦，基于協(xié)同 過(guò)濾的推薦和基于知識(shí)的推薦及基于社會(huì)媒體的推薦。
[0004] 基于內(nèi)容的推薦，是根據(jù)用戶(hù)選擇的旅游產(chǎn)品，向用戶(hù)推薦與該旅游產(chǎn)品屬性相 似的其他旅游產(chǎn)品.
[0005] 基于協(xié)同過(guò)濾的推薦，主要是根據(jù)用戶(hù)對(duì)旅游產(chǎn)品的偏好，將與該用戶(hù)偏好相似 的其他用戶(hù)選擇的旅游景點(diǎn)推薦給該用戶(hù)。
[0006] 基于知識(shí)的推薦，在某種程度上可看成是一種推理技術(shù)，它通過(guò)對(duì)旅游領(lǐng)域的知 識(shí)制定規(guī)則來(lái)進(jìn)行基于約束的推薦和基于實(shí)例的推薦。
[0007] 基于社會(huì)媒體的推薦，主要是利用集體智慧，將社會(huì)媒體中用戶(hù)間的社會(huì)關(guān)系或 其他社會(huì)媒體數(shù)據(jù)用于旅游推薦中。
[000引上述運(yùn)些推薦方法大部分是在社交網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)的。其中，單一的基于知識(shí)推薦需 要獲取大量的用戶(hù)需求與偏好數(shù)據(jù)，所W推薦系統(tǒng)要頻繁與用戶(hù)進(jìn)行通信，造成通信帶寬 資源浪費(fèi)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]本發(fā)明的目的在于針對(duì)單一基于知識(shí)推薦的不足，充分挖掘社交網(wǎng)絡(luò)中簽到數(shù)據(jù) 的隱含信息，提出一種基于知識(shí)與位置的個(gè)性化旅游景點(diǎn)推薦方法，通過(guò)利用數(shù)據(jù)庫(kù)中的 支配查詢(xún)算法，全面比較備選景點(diǎn)的推薦價(jià)值，W減少推薦系統(tǒng)與用戶(hù)之間的通信帶寬資 源浪費(fèi)，保證推薦結(jié)果的有效性和可靠性。
[0010]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明包括如下步驟：
[0011] (1)建立一個(gè)由用戶(hù)、輔助定位設(shè)施、推薦計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)成的推薦系統(tǒng)框架，其中：
[0012] 用戶(hù)，通過(guò)蜂窩移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)或WiFi與輔助定位設(shè)施和推薦計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行通信；
[0013] 輔助定位設(shè)施，協(xié)同用戶(hù)移動(dòng)設(shè)備的GI^實(shí)現(xiàn)精確定位；
[0014] 推薦計(jì)算系統(tǒng)，為用戶(hù)提供滿(mǎn)足其個(gè)性需求的推薦結(jié)果；
[0015] (2)對(duì)推薦計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行初始化：
[0016] (2a)推薦計(jì)算系統(tǒng)獲取所有備選景點(diǎn)的簽到數(shù)據(jù)，構(gòu)建出簽到矩陣C;計(jì)算出所有 備選景點(diǎn)的熱度值
其中，Ik為備選景點(diǎn)之 一，CW是用戶(hù)編號(hào)為&的用戶(hù)在備選景點(diǎn)Ik的簽到次數(shù)，Ckp是用戶(hù)編號(hào)為Up的用戶(hù)在備選 景點(diǎn)Ik的簽到次數(shù)；
[0017] (2b)推薦計(jì)算系統(tǒng)計(jì)算所有備選景點(diǎn)的評(píng)價(jià)函數(shù)值：./,(-〇 =//(/,〇?-ψ,〇,其 中，0表示兩個(gè)參數(shù)分別歸一化后相乘；
[0018] (3)用戶(hù)在當(dāng)前位置向推薦計(jì)算系統(tǒng)發(fā)送推薦請(qǐng)求；
[0019] (4)推薦計(jì)算系統(tǒng)響應(yīng)用戶(hù)請(qǐng)求并通過(guò)讀取用戶(hù)GPS信息獲取其位置信息k，并計(jì) 算該位置與所有備選景點(diǎn)位置的歐幾里得距離，生成距離集合；
[0020] (5)推薦計(jì)算系統(tǒng)將備選景點(diǎn)的評(píng)價(jià)函數(shù)值托(Ik)和距離集合作為輸入?yún)?shù)，輸出 K個(gè)推薦的旅游景點(diǎn)集合：
[0021] (5a)推薦計(jì)算系統(tǒng)從一個(gè)用戶(hù)的簽到數(shù)據(jù)中獲取所有用戶(hù)感興趣的旅游景點(diǎn)分 類(lèi)的集合，即用戶(hù)歷史偏好集P;
[0022] (5b)推薦計(jì)算系統(tǒng)對(duì)滿(mǎn)足用戶(hù)歷史偏好集P的所有備選旅游景點(diǎn)執(zhí)行支配查詢(xún)算 法，輸出d個(gè)推薦的旅游景點(diǎn)；
[0023] (5c)推薦計(jì)算系統(tǒng)對(duì)除去已選出的d個(gè)旅游后剩余的備選景點(diǎn)，再執(zhí)行支配查詢(xún) 算法，輸出K-d個(gè)推薦的旅游景點(diǎn)；
[0024] (5d)合并(5b)和(5c)中輸出的推薦旅游景點(diǎn)作為最終輸出的K個(gè)推薦旅游景點(diǎn)集 厶 1=1 〇
[0025] 本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：
[0026] 1)本發(fā)明由于充分挖掘簽到數(shù)據(jù)的隱含信息，通過(guò)熱度值和模擬評(píng)分值對(duì)一個(gè)景 點(diǎn)的進(jìn)行評(píng)價(jià)，可W充分計(jì)算備選景點(diǎn)的推薦價(jià)值；
[0027] 2)本發(fā)明由于使用社交網(wǎng)絡(luò)中的簽到數(shù)據(jù)來(lái)分析用戶(hù)的行為偏好，減少了用戶(hù)與 推薦計(jì)算系統(tǒng)之間的通信量，節(jié)省了通信帶寬資源；
[0028] 3)本發(fā)明由于使用數(shù)據(jù)庫(kù)中的支配查詢(xún)算法，能對(duì)所有備選景點(diǎn)信息進(jìn)行全面充 分的比較，選擇出最佳的推薦景點(diǎn)。
【附圖說(shuō)明】
[0029] 圖1是本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)流程圖；
[0030] 圖2是用本發(fā)明構(gòu)建的推薦系統(tǒng)框架；
[0031] 圖3是推薦系統(tǒng)執(zhí)行支配查詢(xún)算法所需時(shí)間的仿真示意圖。 具體實(shí)施方案
[0032] 本發(fā)明的核屯、思想是利用基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的簽到數(shù)據(jù)，計(jì)算備選旅游 景點(diǎn)的熱度值和模擬評(píng)分值，然后通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)中的支配查詢(xún)算法，全面評(píng)價(jià)景點(diǎn)的推薦價(jià) 值，并結(jié)合用戶(hù)歷史偏好，輸出最終的個(gè)性化推薦結(jié)果。
[0033] 參照?qǐng)D1，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)步驟如下：
[0034] 步驟1，建立通信框架。
[0035] 參照?qǐng)D2,本步驟建立的通信系統(tǒng)包括：用戶(hù)、輔助定位設(shè)備、推薦計(jì)算系統(tǒng)。其中 用戶(hù)通過(guò)蜂窩移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)或WiFi與輔助定位設(shè)施和推薦計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行通信；
[0036] 所述用戶(hù)，包含通信模塊與GPS模塊;該通信模塊用于實(shí)現(xiàn)用戶(hù)與輔助定位設(shè)施和 推薦計(jì)算系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)通信，該GPS模塊用于獲得并向推薦計(jì)算系統(tǒng)模塊提供用戶(hù)的地 理位置信息；
[0037] 所述輔助定位設(shè)施，用于協(xié)同用戶(hù)移動(dòng)設(shè)備的GI^實(shí)現(xiàn)精確定位；
[0038] 所述推薦計(jì)算系統(tǒng)，包含位置信息處理模塊、景點(diǎn)評(píng)估模塊和支配查詢(xún)模塊，位置 信息處理模塊用于獲取用戶(hù)當(dāng)前位置，并計(jì)算用戶(hù)當(dāng)前位置和所有備選景點(diǎn)之間的距離， 景點(diǎn)評(píng)估模塊用于計(jì)算備選景點(diǎn)的評(píng)價(jià)函數(shù)值，支配查詢(xún)模塊用于執(zhí)行支配查詢(xún)算法，推 薦計(jì)算系統(tǒng)可W為用戶(hù)提供滿(mǎn)足其個(gè)性需求的推薦結(jié)果；
[0039] 步驟2,對(duì)推薦計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行初始化。
[0040] (2a)推薦計(jì)算系統(tǒng)獲取所有備選景點(diǎn)的簽到數(shù)據(jù)并構(gòu)建出簽到矩陣C:
[OOW (2al)設(shè)簽到矩陣帥的任一元素為CU;
[0042] (2a2)規(guī)定簽到矩陣C的行標(biāo)號(hào)為備選景點(diǎn)編號(hào)IiD，列標(biāo)號(hào)為用戶(hù)編號(hào)化D;
[0043] (2a3)根據(jù)用戶(hù)編號(hào)為化的用戶(hù)在備選景點(diǎn)編號(hào)IiD為。的景點(diǎn)歷史簽到次數(shù)給簽 到矩陣C的第i行第j列元素 CU賦值，如果歷史簽到次數(shù)為1，則將CU賦值為1，如果從未簽過(guò) 到，則將叫賦值為0，其中，如，如；
[0044] (2a4)用所有元素 CU構(gòu)成簽到矩陣C:
[0045]
[0046] 其中，m是簽到矩陣C的行數(shù)，η是簽到矩陣C的列數(shù)；
[0047] (2b)推薦計(jì)算系統(tǒng)由簽到矩陣C計(jì)算出所有備選景點(diǎn)的熱度值H(Ik)和模擬評(píng)分 值S(Ik);
[004引（化1)計(jì)算備選景點(diǎn)的熱度值
其中，H(Ik)是備選景點(diǎn)編號(hào)為Ik的備 選景點(diǎn)的熱度值，CW是用戶(hù)編號(hào)為&在備選景點(diǎn)Ik的簽到次數(shù)；
[0049] (2b2)計(jì)算備選景點(diǎn)的模擬評(píng)分值
其中，S(Ik)是備選景點(diǎn)編 號(hào)為Ik的備選景點(diǎn)的模擬評(píng)分值，Ckp是用戶(hù)編號(hào)為Up的用戶(hù)在備選景點(diǎn)Ik的簽到次數(shù)了；
[0050] (2c)推薦計(jì)算系統(tǒng)計(jì)算所有備選景點(diǎn)的評(píng)價(jià)函數(shù)值托(Ik);
[0051] (2cl)對(duì)所有備選景點(diǎn)的熱度值和模擬評(píng)分值進(jìn)行歸一化，得到歸一化后的熱度 值：
和歸一化后的模擬評(píng)分值：
[0化2] (2c2)計(jì)算所有備選景點(diǎn)的