CN103955843A - 一种顾及开放时间与个人偏好的活动地点推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种顾及开放时间与个人偏好的活动地点推荐方法，方法通过个人时空可达性度量公式及其它公式的合理表达推荐，使该个人时空可达性最大度量值对应活动地点可作为最佳活动地点推送给个人，也可以将可达性度量值排名靠前的若干地点作为最优活动地点待选集推送给个人以便其自主选择。

Description

一种顾及开放时间与个人偏好的活动地点推荐方法

技术领域

本发明涉及一种个人活动地点推荐方法，特别是一种计算机实现的顾及开放时间与个人偏好的活动地点推荐方法，适用于个人出行服务应用。

背景技术

人类社会生活、社会网络不断丰富和发展，个人为了满足生理、经济、社交等各类生活需求，需要在不同时间、地点从事各种不同活动，如何克服时间及空间的制约，合理、高效地安排个人的活动与出行成为当今社会的迫切需求。个人活动地点推荐方法服务于个人时空活动规划与个人出行行为引导，是现代社会中个人日常工作和生活的迫切需求，也是交通运输、人文地理、区域经济、城市规划等领域的研究热点。随着空间感知及移动定位技术的快速发展及广泛应用，个人活动地点推荐方法因其方法灵活性、服务个性化特征，在公众位置信息服务及位置社交网络内容服务等方面极具应用价值。

个人活动地点推荐方法通过个人时空可达性度量实现。个人时空可达性度量源于20世纪70年代瑞典地理学家Torsten提出的时间地理学。时间地理学研究人类在时空中的活动与出行行为，强调客观制约，通过能力制约、权力制约及结伴制约将复杂的人类活动限定在一个可表达、可度量、可预测的时空可达范围之内，而个人时空可达性度量用于衡量个人在时空条件下开展各种活动的自由度。然而，已有的个人时空可达性度量存在若干缺陷，首先，将地理空间上的活动地点视为均质点，缺乏对活动地点开放时间的考虑；其次，将社会中的人视为自然人，缺乏对个人偏好的考虑。个人时空可达性度量经历了多次简化与抽象，难以衡量真实的人和真实的生活世界，因此，无法贴近个人的现实生活并进行个人活动地点推荐。

发明内容

为了解决上述问题中的不足之处，本发明提出一种顾及开放时间及个人偏好的活动地点推荐方法，该方法通过引入时间地理学理论，结合活动地点开放时间与个人偏好，采用个人时空可达性度量的方式实现个性化的个人活动地点推荐。

本发明所采用的技术方案是：一种顾及开放时间与个人偏好的活动地点推荐方法，

方法公式可表达为：

A_ik=P_ik·D_ik·a_ik  (1)

其中， $D_{\mathrm{ik}}=\left\{\begin{array}{cc}0& t({\mathrm{DT}}_{\mathrm{ik}}\&cap;{\mathrm{OT}}_k)<d_{\min }\\ 1& t({\mathrm{DT}}_{\mathrm{ik}}\&cap;{\mathrm{OT}}_k)\&GreaterEqual;d_{\min }\end{array}\right.$

公式(1)中，A_ik为某一活动地点k相对于某个人i的可达性度量值；P_ik、D_ik为判断条件，P_ik表示活动地点k是否符合个人i的个人偏好，其取值由个人i指定，取1表示活动地点k符合个人i的个人偏好，取0表示活动地点k不符合个人i的个人偏好；D_ik表示个人i在活动地点k停留时间区间DT_ik是否达到个人i要求的最短停留时长d_min，d_min由个人i指定，当DT_ik与活动地点k活动开放时间区间OT_k的重叠部分所对应的时长t(DT_ik∩OT_k)小于d_min时，D_ik取0，当重叠部分大于或等于d_min时，D_ik取1；a_ik为活动地点k相对个人i的吸引力值，由于活动地点k的吸引力既与活动地点k为个人i提供相关服务的能力相关，又与个人i前往活动地点k的出行时间相关，所以此处引入物理学的万有引力模型并应用距离衰减函数中的一般模式即负指数型函数衰减，将a_ik表达为：

$a_{\mathrm{ik}}=r_k\&CenterDot;e^{{-\mathrm{\&lambda;t}}_{\mathrm{ik}}}---\left(2\right)$

公式(2)中，r_k表示活动地点k为个人i提供相关服务的能力，具体由活动地点k推荐指数(如大众评分、星级等)表达；t_ik表示个人i从出发地到活动地点k的出行时间；λ表示出行时间衰减系数，表达出发地点与活动地点之间出行时间衰减的敏感度，考虑到距离衰减因子在实际应用中因为交通模式如步行、公交车、小汽车等不同而具有不同系数取值，为使个人时空可达性度量值更接近真实，公式(2)中λ取值将根据实际采用的交通模式由相关经验数据中对应的出行时间累计函数评价生成；

由此，个人时空可达性最大度量值表达为：

$A_{\mathrm{ik}}^{\max }=\max (P_{\mathrm{ik}}\&CenterDot;D_{\mathrm{ik}}\&CenterDot;a_{\mathrm{ik}})---\left(3\right)$

个人时空可达性最大度量值对应活动地点可作为最佳活动地点推送给个人i，也可以将个人可达性度量值排名靠前的若干活动地点作为最优活动地点待选集推送给个人i以便其自主选择。

本发明具有以下优点：

1：在进行个人活动地点推荐时，顾及了活动地点开放时间；

2：在进行个人活动地点推荐时，顾及了个人偏好。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1是本发明顾及开放时间与个人偏好的个人时空可达性表达示意图。

图2是顾及开放时间与个人偏好的活动地点推荐方法流程图。

图1中的横坐标代表空间(购物中心、24小时营业便利店等)，纵坐标代表时间。

具体实施方式

如图1、图2所示，首先，本发明引入时间地理学理论，顾及开放时间与个人偏好，进行个人时空可达性表达；然后，基于个人时空可达性表达，以个人偏好与活动地点开放时间为约束选择条件，以活动地点吸引力为可达性度量指标，进行个人时空可达性度量，公式表达为：

A_ik=P_ik·D_ik·a_ik  (1)

其中， $D_{\mathrm{ik}}=\left\{\begin{array}{cc}0& t({\mathrm{DT}}_{\mathrm{ik}}\&cap;{\mathrm{OT}}_k)<d_{\min }\\ 1& t({\mathrm{DT}}_{\mathrm{ik}}\&cap;{\mathrm{OT}}_k)\&GreaterEqual;d_{\min }\end{array}\right.$

公式(1)中，A_ik为某一活动地点k相对于某个人i的可达性度量值；P_ik、D_ik为判断条件，P_ik表示活动地点k是否符合个人i的个人偏好，其取值由个人i指定，取1表示活动地点k符合个人i的个人偏好，取0表示活动地点k不符合个人i的个人偏好；D_ik表示个人i在活动地点k停留时间区间DT_ik是否达到个人i要求的最短停留时长d_min，d_min由个人i指定，当DT_ik与活动地点k活动开放时间区间OT_k的重叠部分所对应的时长t(DT_ik∩OT_k)小于d_min时，D_ik取0，当重叠部分大于或等于d_min时，D_ik取1；a_ik为活动地点k相对个人i的吸引力值，由于活动地点k的吸引力既与活动地点k为个人i提供相关服务的能力相关，又与个人i前往活动地点k的出行时间相关，所以此处引入物理学的万有引力模型并应用距离衰减函数中的一般模式即负指数型函数衰减，将a_ik表达为：

$a_{\mathrm{ik}}=r_k\&CenterDot;e^{{-\mathrm{\&lambda;t}}_{\mathrm{ik}}}---\left(2\right)$

公式(2)中，r_k表示活动地点k为个人i提供相关服务的能力，具体由活动地点k推荐指数(如大众评分、星级等)表达；t_ik表示个人i从出发地到活动地点k的出行时间；λ表示出行时间衰减系数，表达出发地点与活动地点之间出行时间衰减的敏感度，考虑到距离衰减因子在实际应用中因为交通模式如步行、公交车、小汽车等不同而具有不同系数取值，为使个人时空可达性度量值更接近真实，公式(2)中λ取值采用北京市居民日常活动与出行问卷调查数据，分别统计北京市居民步行、公交、小汽车模式下的出行时间累积分布，确定：1)步行模式出行时间衰减系数λ取值为0.08；2)公交模式出行时间衰减系数λ取值为0.02；3)小汽车模式出行时间衰减系数λ取值为0.04。

由此，个人时空可达性最大度量值表达为：

$A_{\mathrm{ik}}^{\max }=\max (P_{\mathrm{ik}}\&CenterDot;D_{\mathrm{ik}}\&CenterDot;a_{\mathrm{ik}})---\left(3\right)$

个人时空可达性最大度量值对应活动地点可作为最佳活动地点推送给个人i，也可以将个人可达性度量值排名靠前的若干活动地点作为最优活动地点待选集推送给个人i以便其自主选择。

最后，如图1所示，利用北京城区餐饮服务设施空间位置、营业时间、公众评级等多维时空属性信息及城市道路交通网络数据检验了本发明方法有效性。

以上对本发明进行了详细的介绍，本发明应用了具体实施方式对本发明进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法，同时对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本发明的内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (1)

1.一种顾及开放时间与个人偏好的活动地点推荐方法，其特征在于：

方法公式可表达为：

A_ik=P_ik·D_ik·a_ik  (1)

其中， $D_{\mathrm{ik}}=\left\{\begin{array}{cc}0& t({\mathrm{DT}}_{\mathrm{ik}}\&cap;{\mathrm{OT}}_k)<d_{\min }\\ 1& t({\mathrm{DT}}_{\mathrm{ik}}\&cap;{\mathrm{OT}}_k)\&GreaterEqual;d_{\min }\end{array}\right.$

公式(1)中，A_ik为某一活动地点k相对于某个人i的可达性度量值；P_ik、D_ik为判断条件，P_ik表示活动地点k是否符合个人i的个人偏好，其取值由个人i指定，取1表示活动地点k符合个人i的个人偏好，取0表示活动地点k不符合个人i的个人偏好；D_ik表示个人i在活动地点k停留时间区间DT_ik是否达到个人i要求的最短停留时长d_min，d_min由个人i指定，当DT_ik与活动地点k活动开放时间区间OT_k的重叠部分所对应的时长t(DT_ik∩OT_k)小于d_min时，D_ik取0，当重叠部分大于或等于d_min时，D_ik取1；a_ik为活动地点k相对个人i的吸引力值，由于活动地点k的吸引力既与活动地点k为个人i提供相关服务的能力相关，又与个人i前往活动地点k的出行时间相关，所以此处引入物理学的万有引力模型并应用距离衰减函数中的一般模式即负指数型函数衰减，将a_ik表达为：

$a_{\mathrm{ik}}=r_k\&CenterDot;e^{{-\mathrm{\&lambda;t}}_{\mathrm{ik}}}---\left(2\right)$

公式(2)中，r_k表示活动地点k为个人i提供相关服务的能力，具体由活动地点k推荐指数(如大众评分、星级等)表达；t_ik表示个人i从出发地到活动地点k的出行时间；λ表示出行时间衰减系数，表达出发地点与活动地点之间出行时间衰减的敏感度，考虑到距离衰减因子在实际应用中因为交通模式如步行、公交车、小汽车等不同而具有不同系数取值，为使个人时空可达性度量值更接近真实，公式(2)中λ取值将根据实际采用的交通模式由相关经验数据中对应的出行时间累计函数评价生成；

由此，个人时空可达性最大度量值表达为：

$A_{\mathrm{ik}}^{\max }=\max (P_{\mathrm{ik}}\&CenterDot;D_{\mathrm{ik}}\&CenterDot;a_{\mathrm{ik}})---\left(3\right)$

个人时空可达性最大度量值对应活动地点可作为最佳活动地点推送给个人i，也可以将个人可达性度量值排名靠前的若干活动地点作为最优活动地点待选集推送给个人i以便其自主选择。