CN104050176A - 一种基于地图的信息推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于地图的信息推荐方法，该方法适用于为当前地图搜索服务提供用户需求预测并推荐。用户输入搜索查询，通过与知识库中的模型匹配，能够对用户的需求进行预测并推荐。该方法将信息推荐的方法应用在地图搜索服务中。本发明的优势在于相对于现有的主流的地图搜索服务而言，具有更好的用户体验和更准确的用户需求预测，能够在满足用户地图搜索的前提下，进一步预测用户需求并进行推荐，在地图进行差异化、个性化显示。

Description

一种基于地图的信息推荐方法

技术领域

本发明涉及互联网技术，具体涉及一种信息推荐的实现方法。

背景技术

信息推荐是解决网络中信息超载的主要方法。信息推荐最典型的应用是在电子商务领域。信息推荐能够主动的识别用户的需求差异，基于对用户需求的识别采取合适的刺激行为，引导用户把对推荐产品的潜在认同感转化为实际的购买行为，达到产品销售的目的。而在信息推荐中最重要的是用户行为获取，其中场景要素对于用户行为有很大影响。Bettman(1998)和Prahalad(2004)最早开始研究复杂多变场景对用户行为、潜在需求的影响机制，他们指出场景的变化可能影响用户的决策，导致用户购买行为的显著变化。Gorgoglione(2006)和palmisano(2008)通过用户购买行为的试验证实在客户的行为模式中如果能考虑变化的场景因素可以提高对用户行为的预测能力。Pannieno(2009)认为考虑场景因素，能使得分析者从用户购买历史记录中识别出更具有同一性的购买模式，更好的预测用户潜在的购买需求，刺激用户的购买欲望；因此他提出如果在信息推荐中整合和应用场景因素，有可能更精确的区分用户，为用户提供更合适的信息资源。比如在移动终端上的导航服务，要将用户能最快到达的加油站地点推荐给用户，就必须了解用户当前的精确位置，交通拥堵情况，从而推荐距离用户当前地点最近并能最顺畅到达的加油站，这种信息往往才是用户最迫切需要的。但是，在地图搜索服务上，目前都没有对用户搜索行为进行很好的预测，只是单纯的显示与用户搜索关键词匹配的POI(Point Of Interest兴趣点)信息，而且在地图上显示太多与用户无关的信息。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于地图的信息推荐方法。使用本发明提供的实施例，可以在地图上对用户的搜索行为进行有效预测并提供推荐服务。

为了克服当前主流的地图搜索服务只是单纯显示与用户搜索关键词匹配的POI信息，并没有考虑到用户下一步需求的问题。通过我们的研究发现，用户在地图上的搜索行为都是处于特定场景中。位置、空间、天气、交通情况等用户环境、用户的心理状态等都称为场景要素。据此考虑利用场景模型对其进行改进，提出一种基于地图的信息推荐方法。

该方法的步骤包括：

(1)、定量、定性设定用户在地图搜索时所处的场景；

(2)、抽取出用户模型并在知识库中建立常识模型；

(3)、抽取用户搜索的关键词；

(4)、将关键词与知识库中用户模型进行匹配；

如果关键词与用户模型匹配，则进行步骤6；

如果关键词与用户模型不匹配，则进行步骤5；

(5)、在知识库中新建场景，在地图中与用户进行交互对话，获取更多有关场景的信息，丰富新建的场景；

(6)、触发场景，显示用户搜索的POI信息；

(7)、当用户点击地图POI后，利用知识库中的场景模型或者与用户交互对用户行为进行下一步预测并在地图上显示下一步所需的POI信息；

(8)、用户选择目的地信息并规划路线后，弱化地图其他无关信息，重点显示用户起点、终点和路线周边信息。

最后，实施本发明具有以下有益效果：

本发明实施例的有益效果是，将信息推荐应用于地图搜索服务之中，相对于现有的地图搜索服务而言，具有更好的用户体验，能够在显示用户搜索需要的信息的同时进一步预测用户的需求并显示，在获得路线后去除用户不相关的信息，进行差异化、个性化显示。

附图说明

附图是本发明在地图搜索上提出的一种信息推荐方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。

如图所示，提供本实例流程图：

步骤101、定量、定性分析设定用户在地图搜索时所处场景；

通过不同的场景要素分析设定用户在地图搜索中所处的场景。

步骤102、抽取出用户模型并在知识库中建立常识模型；

通过归纳分类，定义地图搜索中通用的用户模型，并在知识库中建立以用户模型为基础的常识模型，如用户打算出差，必然关心目的地酒店和天气情况，出差即是用户所处的特定场景。

步骤103、抽取用户搜索的关键词；

除了主流的关键词搜索外，允许用户在地图进行完整语句搜索，通过自然语言处理进行语义理解、中文分词并提取关键词。

步骤104、将关键词与知识库中用户模型进行匹配；

通过提取的关键词与知识库中的用户模型进行匹配，匹配成功后，则进行步骤106，匹配不成功，则进行步骤105。

步骤105、新建场景，在地图中与用户进行交互对话，获取更多场景信息并添加进新建场景；

在知识库中新建场景，通过在地图中与用户进行交互式对话，得到更多地图搜索上的场景要素信息，将提取的场景要素信息添加进新建场景中，更新知识库中用户模型。

步骤106、触发场景，显示用户搜索的POI信息；

当用户搜索触发知识库中的场景模型后，地图显示与用户搜索查询中的关键词匹配的POI信息，并在边栏上显示与POI的详细信息。

步骤107、利用知识库中的场景模型或者与用户进行交互对话，预测用户需求并显示；

当用户点击显示POI信息后，利用知识库中的场景模型，结合用户当时的时间、天气等场景要素，预测用户需求，推荐与用户需求相关的POI信息，或者与用户进行交互式对话获取进一步需求信息并在地图上显示。

步骤108、弱化地图无关信息，重点显示起点、终点和路线周边信息；

当用户选择起点和终点时，地图利用场景信息规划出最优路线，在地图可视化上，弱化除了起点、终点和路线周边之外用户并不关注的信息，重点显示用户相关信息和推荐信息。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (3)

1.一种基于地图的信息推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 

A、首先定量、定性分析设定用户在地图搜索上常用的场景； 

B、抽取出通用的用户模型并在知识库上建立常识模型； 

C、提取用户在地图搜索的关键词； 

D、将关键词与知识库中用户模型进行匹配，匹配成功时，触发场景； 

E、当匹配不成功时，新建场景，在地图中与用户进行交互对话，获取更多场景信息并添加进新建场景； 

F、触发场景，地图显示用户搜索的POI信息； 

G、当用户选择其中的POI之后，根据知识库中的用户模型对用户行为进行下一步预测，并在地图上用户接口显示用户下一步行为所需的POI信息，在边栏显示更具体的信息或者以对话的形式获知用户下一步行为，在预测用户行为时还需结合当前用户搜索时间，推荐用户特定节日所需的POI信息； 

H、当获取用户目的地信息并规划出路线后，弱化地图其他信息，只显示起点、终点和路线周边信息。 

2.根据权利要求1所述的一种基于地图的信息推荐方法，其特征在于，步骤A中，根据性别、位置、人数、时间和行为建立普通用户在地图搜索时经常所处的场景。 

3.根据权利要求1所述的一种基于地图的信息推荐方法，其特征在于，步骤B进一步包括以下步骤： 

根据用户在地图搜索时的不同需求，将地图的POI划分为功能性POI； 

通过功能性POI的不同组合序列，对应不同需求，建立常识模型。