一种基于位置服务的旅游推荐方法

摘要

本发明提出了一种基于位置服务的旅游推荐方法，包括步骤1，获取实体轨迹-事件信息，以三维张量对实体信息进行用户-位置-活动关联建模；步骤2，记录用户轨迹-事件信息，步骤3，通过用户类比进行相似度匹配，主动推送较高相似度用户轨迹-事件信息，其中，用户轨迹-事件信息(来自于手机、运动手环、运动手表的位置信息)整合后，匹配相关用户轨迹-事件信息，并实施推送。本发明提出的方法，为集成海量用户数据并用协同过滤算法在不同位置找出相似的用户和活动，用张量对用户-位置-活动之间的相互关系建模并提出一个正则化张量/矩阵分解算法，该算法可以有效缓解单个用户移动位置数据的稀疏性问题，挖掘用户的移动模式。

主权项

一种基于位置服务的旅游推荐方法，包括如下步骤，步骤1，获取实体轨迹‑事件信息，以三维张量对实体信息进行用户‑位置‑活动关联建模；其特征在于：步骤2，记录用户轨迹‑事件信息，用户的具备GPS定位功能的设备抓取用户轨迹，用户在轨迹的某个地点上传活动信息，并对该活动予以评价；步骤3，通过用户类比进行相似度匹配，主动推送较高相似度用户轨迹‑事件信息给其他用户参考，其中，相似度匹配包括用户轨迹‑事件信息，来自于手机、运动手环、运动手表的位置信息整合后，匹配用户轨迹‑事件信息的推送。