CN106960044B - 一种基于张量分解及加权hits的时间感知个性化poi推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法,本发明针对传统POI推荐方法中面临的数据稀疏性问题,首先通过引入附加信息的协同张量分解对用户偏好进行建模,然后通过加权HITS同时整合用户偏好与POI的流行度为POI进行打分。最后根据POI打分为用户提供排名靠前的若干POI作为推荐。本发明通过集成协同张量分解与加权HITS考虑用户偏好、时间及当地特色三个因素,克服数据稀疏性问题,为用户提供高质量的个性化POI推荐。
Description
技术领域
本发明涉及POI推荐领域,尤其涉及一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法。
背景技术
随着装备GPS智能设备的快速发展,产生了基于位置的社交网络服务(Location-based Social Networking Services,LBSNs),如Foursquare、Facebook Places、GooglePlaces等。在LBSNs上,用户可以登录(check-in)商店、餐厅等POI(Point of Interest)并分享。由于LBSNs用户众多并能覆盖广大的区域,在其基础上出现了POI推荐服务,不仅可以帮助用户认识新的POI和探索不熟悉的区域,而且可以方便广告主向目标用户推送移动广告。
传统的个性化POI推荐方法主要有两类:第一类是基于协同过滤(collaborativefiltering,CF)方法。协同过滤又可以分为基于记忆协同过滤(memory-based CF)方法和基于模型协同过滤方法(model-based CF),其中基于记忆协同过滤方法包括基于用户(user-based CF)与基于项目(item-based CF)协同过滤方法。然而,一个用户能够访问的POI是有限的,而城市中有数量庞大的POI,对于传统的基于协同过滤的推荐方法,用户-POI矩阵过于稀疏。第二类是基于链路分析(link analysis)方法。链路分析算法(如:PageRank和HITS)广泛用于网页排序,可以通过分析图的结构提取高质量节点。基于链路分析的POI推荐算法包括全局推荐与个性化推荐。其中全局推荐方法的明显缺陷是不能提供个性化的推荐服务,而能够提供个性化POI推荐的方法依赖用户位置历史的规模,当用户位置历史规模小时推荐效果往往不够理想。此外,高质量的POI推荐需要同时考虑以下三种因素:1)用户偏好:个性化POI推荐需要符合用户的偏好,例如音乐爱好者对音乐会感兴趣,购物狂会更加关注购物商场,根据用户偏好对不同的用户提供不同的推荐。2)时间:用户偏好会随着时间而变化,例如中午在中餐馆吃午餐,午夜在酒吧消遣。3)当地特色:用户的偏好或行为模式会随着地理区域的变化而变化,比如杭州的越剧爱好者到香港旅行,往往会去访问香港本地的特色场所(如购物中心和美食餐馆等),而不是去看越剧,因此为用户推荐本地的特色场所非常有意义。
发明内容
本发明为克服上述的不足之处,目的在于提供一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法,本发明针对当前个性化POI推荐的数据稀疏性问题,同时考虑到用户偏好、时间及当地特色在POI推荐中扮演的重要角色,主要包括用户偏好建模和POI打分及推荐,在用户偏好建模阶段,首先构建一个用户偏好张量和三个附加矩阵,然后通过这三个矩阵的协同帮助补全该张量,从而提高用户偏好建模的准确性。在POI打分及推荐阶段,给定一个查询用户以及其所在的位置和时间,首先建立LBSN图,用户间的边权为用户相似性,然后将该LBSN图输入HITS算法,计算每个POI的分数,并取分数高的前若干POI作为推荐。
本发明是通过以下技术方案达到上述目的:一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法,包括如下步骤:
1)基于协同张量分解的用户偏好建模:
1.2)输入用户check-in历史数据、POI类别数据及用户信息数据,根据用户的个人信息及对不同类POI的访问历史,构建用户-特征矩阵X,并对其进行归一化;
1.3)输入用户check-in历史数据及POI类别数据,根据不同时间段内各种类别POI被访问的频数,构建时间段-POI类别矩阵Y,并对其进行归一化;
1.4)输入POI类别数据,将POI类别两两组合构成搜索引擎的关键字,将返回的结果数作为相应POI类别间的相关性构建类别-类别矩阵Z,并对其进行归一化;
2)基于加权HITS的POI打分及推荐:
2.1)输入用户-特征矩阵X,根据余弦相似性计算公式计算用户间的相似性,作为LBSN图中用户间边的权值;
2.3)输入查询区域当地所有用户的check-in历史数据、当地用户间的相似性及当前时间查询用户的偏好,为查询用户构建LBSN图;
2.4)将构建得到的LBSN图输入加权HITS中,计算查询区域当地所有POI分数;
2.5)根据查询用户当前位置l确定产生候选项的区域r;
2.6)根据区域r内POI分数,选取分数最大的前若干项作为提供给该查询用户的POI推荐。
作为优选,所述用户-特征矩阵中的用户特征包括用户性别特征Fg和位置历史特征Fl,将每个用户的特征Fg和Fl串联成一个向量形式,形成用户-特征矩阵;进行归一化操作时,将每个特征项的值映射到[0-1]区间,映射公式如下所示:
其中,x表示原值,x′表示归一化后的值,min和max分别表示Fg或Fl特征值的最小值和最大值。
(i)张量被分解为一个核张量和三个矩阵的相乘形式,即其中核张量矩阵X被分解为两个矩阵的相乘形式,即X=U×V,其中矩阵Y被分解为两个矩阵的相乘形式,即Y=T×CT,其中(ii)得到协同张量分解的目标函数,如下式所示:
其中,||·||为Frobenius范数;控制张量分解误差;||X-UV||2控制矩阵X的分解误差,||Y-TCT||2控制矩阵Y的分解误差;||S||2+||U||2+||C||2+||T||2+||V||2为防止模型过拟合的正则项;λ1,λ2,λ3和λ4为控制分解过程中各部分重要程度的参数;tr(CTLYC)由如下公式推导得到:
∑ij||C(i,·)-C(j,·)||2Zij=∑k∑ij||C(i,k)-C(j,k)||2Zij=tr(CT(D-Z)C)=tr(CTLYC)
其中,tr(·)表示矩阵的迹,D(Dii=∑iZij)为对角矩阵,LY=D-Z为拉普拉斯矩阵;
作为优选,所述的余弦相似性计算公式如下所示:
作为优选,所述构建得到的LBSN图中,用户和POI作为节点,用户间的朋友关系表示成无向边,用户对POI的check-in关系表示成从用户到POI的有向边;用户间的边权为对应用户间的相似性,用户与POIvj间的边权为查询用户ui在时间段tk内对该POI的偏好值
作为优选,所述步骤2.4)将LBSN图输入到加权HITS中,按照如下公式迭代计算得到针对查询用户查询区域内所有POI的分数:
其中,POI的authority值αPOI定义为访问过该POI所有用户的hub值之和,用户的hub值hU定义为该用户所有朋友的hub值之和加上该用户访问过的所有POI的authority值之和,用户与POI展现出相互加强的关系;0<β<1;WU为用户-用户邻接矩阵,定义如下:
其中,0<λ<1;Ef表示用户间的边集,eij∈Ef是用户ui与用户uj间的边;WU(i,j)表示WU中的一项;simij表示用户ui与用户uj间基于用户特征向量的余弦相似性;为用户ui访问过的所有POI的数;WU-POI为用户-POI邻接矩阵,定义如下所示:
其中,Ec为用户与POI间的边集;eik∈Ec表示用户ui到POIvk的有向边;WU-POI(i,k)是WU-POI中的一项;upik表示查询用户ui在时间段t内对POIvk的偏好值为用户ui的朋友数;WPOI-U为POI-用户邻接矩阵,定义如下所示:
其中,Pki为POIvk被用户ui访问的概率。
作为优选,所述步骤2.5)以查询用户当前位置l为中心,以R为半径确定产生候选项的区域r。
作为优选,所述步骤2.6)具体如下:根据区域r内所有POI分数,选取该区域r内用户以前没有访问过的POI作为候选项,并根据POI分数对候选POI进行降序排序,选择分数最大的前若干POI作为推荐结果。
本发明的有益效果在于:本发明通过集成协同张量分解与加权HITS考虑用户偏好、时间及当地特色三个因素,克服数据稀疏性问题,为用户提供高质量的个性化POI推荐。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图;
图2是本发明实施例构建的三维用户偏好张量示意图;
图3是本发明实施例的协同张量分解示意图;
图4是本发明实施例构建的LBSN图示意图;
图5是本发明实施例确定产生的候选区示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行进一步描述,但本发明的保护范围并不仅限于此:
实施例:如图1所示,一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法,包括以下步骤:
(1)基于协同张量分解的用户偏好建模
本发明假设已存在该POI类别层次,并分为两层,第一层为n个大类,第二层为m个小类(n<<m)。该张量的第一维表示用户u=[u1,u2,…,ui,…,uN];第二维为POI类别层次中的第二层c=[c1,c2,…,cj,…,cM],其中M=m;最后一维为时间段t=[t1,t2,…,tk,…,tL],其中L=24为一天中的24小时。张量中的每一项保存用户ui在时间段tk内对类别为cj的POI的访问频数,并除以所有项中的最大值进行归一化操作。
步骤2:输入用户check-in历史数据、POI类别数据及用户信息数据,根据用户的个人信息及对不同类POI的访问历史,构建用户-特征矩阵X,并对其进行归一化;
用户特征包括用户性别特征Fg和位置历史特征Fl。特征Fl包括用户对POI类别层次中第一层各类别POI的访问频次fl(|fl|=n)以及fl的相关统计特征(如,最大值、最小值、均值、标准差、总数、中位数等)。将每个用户的特征Fg和Fl串联成一个向量形式,从而形成用户-特征矩阵(P表示用户特征维数)。针对每个特征项,对其进行归一化操作,使每一项的值映射到[0-1]间,其转换公式如(1)所示,其中x表示原值,x′表示归一化后的值,min和max表示某特征值的最小值和最大值。
步骤3:输入用户check-in历史数据及POI类别数据,根据不同时间段内各种类别POI被访问的频数,构建时间段-POI类别矩阵Y,并对其进行归一化;
步骤4:输入POI类别数据,将POI类别两两组合构成搜索引擎的关键字,其返回的结果数作为相应POI类别间相关性,从而构建类别-类别矩阵Z,并对其进行归一化;
POI类别ci和cj间的相关性Cor(ci,cj)可以通过将上述两种类别的类别名作为搜索引擎的关键字搜索得到,即搜索引擎返回的结果数。
如图3所示,本发明利用tucker分解模型在X、Y和Z的协同帮助下对进行补全。张量被分解为一个核张量和三个矩阵的相乘形式,即其中核张量矩阵X被分解为两个矩阵的相乘形式,即X=U×V,其中矩阵Y被分解为两个矩阵的相乘形式,即Y=T×CT,其中
协同张量分解的目标函数如上式(2)所示,其中||·||为Frobenius范数;控制张量分解误差;||X-UV||2控制矩阵X的分解误差,||Y-TCT||2控制矩阵Y的分解误差;||S||2+||U||2+||C||2+||T||2+||V||2为防止模型过拟合的正则项;λ1,λ2,λ3和λ4为控制分解过程中各部分重要程度的参数。此外,tr(CTLYC)由下式(3)推导得到,其中tr(·)表示矩阵的迹,D(Dii=∑iZij)为对角矩阵,LY=D-Z为拉普拉斯矩阵。本发明基于张量中的非零项,使用梯度下降算法优化目标函数。从而根据下式(4)得到补全后的张量用户ui在时间段tk内的偏好可以表示成
∑ij||C(i,·)-C(j,·)||2Zij=∑k∑ij||C(i,k)-C(j,k)||2Zij=tr(CT(D-Z)C)=tr(CTLYC)
(3)
(2)基于加权HITS的POI打分及推荐
步骤1:输入用户-特征矩阵X,根据余弦相似性计算公式计算用户间的相似性,作为LBSN图中用户间边的权值;
余弦相似性计算公式如下式所示:
步骤3:输入查询区域当地所有用户的check-in历史数据、当地用户间的相似性及当前时间查询用户的偏好,为查询用户构建LBSN图;如图4所示为查询用户构建LBSN图。其中用户和POI作为节点,用户间的朋友关系表示成无向边,用户对POI的check-in关系表示成从用户到POI的有向边。用户间的边权为对应用户间的相似性,用户与POI vj间的边权为查询用户ui在时间段tk内对该POI的偏好值从而构建针对用户ui的LBSN图。需要注意的是LBSN图可以针对每个城市离线初步构建,在线阶段只需将用户与POI间的边权替代为当前查询用户的偏好,从而提高LBSN图构建的效率。
步骤4:将针对查询用户而构建的LBSN图输入加权HITS中,计算查询区域当地所有POI分数;
在此阶段,针对每个查询用户,本发明假设查询区域当地所有用户的偏好与该查询用户一致,同时考虑当地特色,从而得到该基于加权HITS的POI打分方法。当查询用户对某POI有偏爱时,指向该POI的边权值相对较大,从而最后的打分也相对较大(考虑用户偏好);当查询用户对某POI比较不喜欢时,相应的边权较小,但如果该POI属于本地特色时,有许多指向其的边,从而最终的分数也不小(考虑本地特色)。将上述LBSN图输入到加权HITS中,如等式(6)所示,POI的authority值αPOI定义为访问过该POI所有用户的hub值之和,用户的hub值hU定义为该用户所有朋友的hub值之和加上该用户访问过的所有POI的authority值之和,用户与POI展现出相互加强的关系。从而通过迭代计算得到针对查询用户查询区域内所有POI的分数。
其中,0<β<1;WU为用户-用户邻接矩阵,定义在等式(7)中;WU-POI为用户-POI邻接矩阵,定义在等式(8)中;WPOI-U为POI-用户邻接矩阵,定义在等式(9)中。
其中,0<λ<1;Ef表示用户间的边集,eij∈Ef是用户ui与用户uj间的边;WU(i,j)表示WU中的一项;simij表示用户ui与用户uj间基于用户特征向量的余弦相似性;为用户ui访问过的所有POI的数量。
其中,Ec为用户与POI间的边集;eik∈Ec表示用户ui到POI vk的有向边;WU-POI(i,k)是WU-POI中的一项;upik表示查询用户ui在时间段t内对POIvk的偏好值;为用户ui的朋友数。
其中,Pki为POIvk被用户ui访问的概率。
步骤5:根据查询用户当前位置l确定产生候选项的区域;
对于带有查询位置l的查询用户u,即q=(u,l),本发明以当前位置l为中心,确定一个半径为R的范围为产生候选项区域r,如图5所示。
步骤6:根据区域r内所有POI分数,选取分数最大的前若干项作为提供给该查询用户的POI推荐。
此步骤中,选取该区域r内用户以前没有访问过的POI作为候选项,并根据POI分数对这些候选POI进行降序排序,选择分数最大的前若干POI作为推荐结果。
以上的所述乃是本发明的具体实施例及所运用的技术原理,若依本发明的构想所作的改变,其所产生的功能作用仍未超出说明书及附图所涵盖的精神时,仍应属本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)基于协同张量分解的用户偏好建模:
1.2)输入用户check-in历史数据、POI类别数据及用户信息数据,根据用户的个人信息及对不同类POI的访问历史,构建用户-特征矩阵X,并对其进行归一化;
1.3)输入用户check-in历史数据及POI类别数据,根据不同时间段内各种类别POI被访问的频数,构建时间段-POI类别矩阵Y,并对其进行归一化;
1.4)输入POI类别数据,将POI类别两两组合构成搜索引擎的关键字,将返回的结果数作为相应POI类别间的相关性构建类别-类别矩阵Z,并对其进行归一化;
2)基于加权HITS的POI打分及推荐:
2.1)输入用户-特征矩阵X,根据余弦相似性计算公式计算用户间的相似性,作为LBSN图中用户间边的权值;
2.3)输入查询区域当地所有用户的check-in历史数据、当地用户间的相似性及当前时间查询用户的偏好,为查询用户构建LBSN图;
2.4)将构建得到的LBSN图输入加权HITS中,计算查询区域当地所有POI分数;
2.5)根据查询用户当前位置l确定产生候选项的区域r;
2.6)根据区域r内POI分数,选取分数最大的前若干项作为提供给该查询用户的POI推荐。
(ii)得到协同张量分解的目标函数,如下式所示:
其中,||·||为Frobenius范数;控制张量分解误差;||X-UV||2控制矩阵X的分解误差,||Y-TCT||2控制矩阵Y的分解误差;||S||2+||U||2+||C||2+||T||2+||V||2为防止模型过拟合的正则项;λ1,λ2,λ3和λ4为控制分解过程中各部分重要程度的参数;tr(CTLYC)由如下公式推导得到:
∑ij||C(i,·)-C(j,·)||2Zij=∑k∑ij||C(i,k)-C(j,k)||2Zij=tr(CT(D-Z)C)=tr(CTLYC)
其中,tr(·)表示矩阵的迹,D(Dii=∑iZij)为对角矩阵,LY=D-Z为拉普拉斯矩阵;
8.根据权利要求1所述的一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法,其特征在于:所述步骤2.4)将LBSN图输入到加权HITS中,按照如下公式迭代计算得到针对查询用户查询区域内所有POI的分数:
其中,POI的authority值αPOI定义为访问过该POI所有用户的hub值之和,用户的hub值hU定义为该用户所有朋友的hub值之和加上该用户访问过的所有POI的authority值之和,用户与POI展现出相互加强的关系;0<β<1;WU为用户-用户邻接矩阵,定义如下:
其中,0<λ<1;Ef表示用户间的边集,eij∈Ef是用户ui与用户uj间的边;WU(i,j)表示WU中的一项;simij表示用户ui与用户uj间基于用户特征向量的余弦相似性;为用户ui访问过的所有POI的数量;
WU-POI为用户-POI邻接矩阵,定义如下所示:
其中,Ec为用户与POI间的边集;eik∈Ec表示用户ui到POI vk的有向边;WU-POI(i,k)是WU-POI中的一项;upik表示查询用户ui在时间段t内对POI vk的偏好值 为用户ui的朋友数;WPOI-U为POI-用户邻接矩阵,定义如下所示:
其中,Pki为POI vk被用户ui访问的概率。
9.根据权利要求1所述的一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法,其特征在于:所述步骤2.5)以查询用户当前位置l为中心,以R为半径确定产生候选项的区域r。
10.根据权利要求1所述的一种基于张量分解及加权HITS的时间感知个性化POI推荐方法,其特征在于:所述步骤2.6)具体如下:根据区域r内所有POI分数,选取该区域r内用户以前没有访问过的POI作为候选项,并根据POI分数对候选POI进行降序排序,选择分数最大的前若干POI作为推荐结果。
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Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108228833B (zh) * | 2018-01-04 | 2021-08-03 | 浙江大学 | 一种利用用户倾向性学习解决社区项目推荐任务的方法 |
CN108256914B (zh) * | 2018-01-17 | 2022-02-11 | 华东师范大学 | 一种基于张量分解模型的兴趣点种类预测方法 |
CN109492166B (zh) * | 2018-08-06 | 2022-03-29 | 北京理工大学 | 基于签到时间间隔模式的连续兴趣点推荐方法 |
CN109684604B (zh) * | 2018-12-06 | 2020-06-30 | 北京航空航天大学 | 一种基于上下文感知的非负张量分解的城市动态分析方法 |
CN110008402B (zh) * | 2019-02-22 | 2021-09-03 | 苏州大学 | 一种基于社交网络的去中心化矩阵分解的兴趣点推荐方法 |
CN109977324B (zh) * | 2019-03-28 | 2022-09-16 | 南京邮电大学 | 一种兴趣点挖掘方法及系统 |
CN110134861B (zh) * | 2019-04-12 | 2023-01-31 | 汕头大学 | 一种基于项目类别和用户偏好的推荐方法 |
CN112487307B (zh) * | 2020-12-10 | 2022-06-14 | 武汉大学 | 一种时间感知的poi推荐方法 |
CN114723591B (zh) * | 2022-04-13 | 2023-10-20 | 北京邮电大学 | 基于增量式张量Tucker分解的教育推荐方法及系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103023977A (zh) * | 2012-11-19 | 2013-04-03 | 华南理工大学 | 基于位置信息的推荐系统及推荐方法 |
WO2015190138A1 (ja) * | 2014-06-11 | 2015-12-17 | ソニー株式会社 | 表示制御装置、表示制御方法、およびプログラム |
CN105718579A (zh) * | 2016-01-22 | 2016-06-29 | 浙江大学 | 一种基于上网日志挖掘和用户活动识别的信息推送方法 |
CN105808680A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-07-27 | 西安电子科技大学 | 基于张量分解进行上下文相关的位置推荐方法 |
CN106056413A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-10-26 | 四川大学 | 基于时空偏好的兴趣点推荐方法 |
CN106126615A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-16 | 苏州大学 | 一种兴趣点推荐的方法及系统 |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103023977A (zh) * | 2012-11-19 | 2013-04-03 | 华南理工大学 | 基于位置信息的推荐系统及推荐方法 |
WO2015190138A1 (ja) * | 2014-06-11 | 2015-12-17 | ソニー株式会社 | 表示制御装置、表示制御方法、およびプログラム |
CN105718579A (zh) * | 2016-01-22 | 2016-06-29 | 浙江大学 | 一种基于上网日志挖掘和用户活动识别的信息推送方法 |
CN105808680A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-07-27 | 西安电子科技大学 | 基于张量分解进行上下文相关的位置推荐方法 |
CN106056413A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-10-26 | 四川大学 | 基于时空偏好的兴趣点推荐方法 |
CN106126615A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-16 | 苏州大学 | 一种兴趣点推荐的方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
《LBSN中基于元路径的兴趣点推荐》;曹玖新 等;《计算机学报》;20160430;第39卷(第4期);第675-684页 * |
《基于时间和标签信息的个性化地点推荐方法研究》;郝扬;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20160515(第05期);第I138-1532页 * |
《融合时间特征和协同过滤的兴趣点推荐算法》;宋亚伟 等;《小型微型计算机系统》;20160630(第6期);第1153-1158页 * |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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