CN113486237B - 一种航班信息的推荐方法、***、存储介质和电子设备 - Google Patents

一种航班信息的推荐方法、***、存储介质和电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及航空信息技术技术领域，提供一种航班信息的推荐方法、***、存储介质和电子设备，所述方法包括：根据预设社交网络数据，构建无向图，从所述无向图中得到至少一个完全图；向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息，基于预设社交网络数据构建能够表示多名用户之间的社交关系的无向图，从无向图中得到的至少一个完全图，完全图中的每两个节点对应两名用户之间均存在社交关系，说明完全图对应的所有用户之间联系紧密，此时向完全图对应的每名用户的智能终端推荐相同的航班信息，无需再针对每名用户建立相应的数据模型，降低了数据处理的复杂度。

Description

一种航班信息的推荐方法、***、存储介质和电子设备
技术领域
本发明涉及航空信息技术技术领域，尤其涉及一种航班信息的推荐方法、***、存储介质和电子设备。
背景技术
随着我国从航空运输大国到航空运输强国战略的逐渐展开，航班信息的数据量与日俱增，目前，航空公司会根据用户的出行习惯，为每名用户提供对应的航班信息，以减少用户为获取航班信息所花费的时间，但是，这样需要分析每名用户的习惯并建立每名用户的数据模型，然后根据每名用户的数据模型获取对应的航班信息并向用户进行推荐，导致数据处理过程异常复杂以及效率低的问题。
发明内容
本发明提供一种航班信息的推荐方法、***、存储介质和电子设备，旨在解决的技术问题是：如何高效地推荐航班信息。
本发明的一种航班信息的推荐方法的技术方案如下：
根据预设社交网络数据，构建无向图，其中，所述无向图中的节点表示：所述预设社交网络数据涉及的用户，所述无向图中的任意两个节点之间的边表示：该两个节点所对应的两名用户之间存在社交关系；
从所述无向图中得到至少一个完全图；
向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息。
本发明的一种航班信息的推荐方法的有益效果如下：
基于预设社交网络数据构建能够表示多名用户之间的社交关系的无向图，从无向图中得到的至少一个完全图，完全图中的每两个节点对应两名用户之间均存在社交关系，说明完全图对应的所有用户之间联系紧密，此时向完全图对应的每名用户的智能终端推荐相同的航班信息，无需再针对每名用户建立相应的数据模型，降低了数据处理的复杂度，因此，本申请的一种航班信息的推荐方法能过高效地进行航班信息的推荐。
在上述方案的基础上，本发明的一种航班信息的推荐方法还可以做如下改进。
进一步，所述向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息，包括：
生成任一完全图中的每个节点所对应的短链接，且所有短链接均指向待推荐的航班信息；
将每个短链接发送至相应用户的智能终端；
当任一用户点击接收到的短链接时，转向所述待推荐的航班信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：向用户的智能终端发送短链接，相比于待推荐的航班信息，短链接的长度更短，能够减少存储空间，便于管理。
进一步，还包括：
当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，将该用户接收到的短链接指向所述新的待推荐的航班信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：若采用现有技术中，无论用户是否已经查看接收到的航班信息，每次更新待推荐的航班信息后，都会将更新后的待推荐的航班信息发送至用户的智能终端，容易引起客户的反感，降低用户体验度，本申请中，当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，并不需要重新发送短链接，只需要将该用户接收到的短链接指向新的待推荐的航班信息，当用户点击短链接时，即可获取新的待推荐的航班信息，既能保证用户能得到最新的航班信息以进行购买机票等操作，还降低了推荐频率，极大提高用户体验度。
进一步，还包括：
统计并根据任一完全图对应的每名用户的生活轨迹信息，得到该完全图对应的每名用户的常用活动区域；
获取所有常用活动区域中出现次数大于预设次数的公共区域，将与公共区域关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：将任一完全图对应的公共区域的关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息，能够尽量保证推荐的准确度。
本发明的一种航班信息的推荐***的技术方案如下：
包括构建模块、获取模块和推荐模块；
所述构建模块用于根据预设社交网络数据，构建无向图，其中，所述无向图中的节点表示：所述预设社交网络数据涉及的用户，所述无向图中的任意两个节点之间的边表示：该两个节点所对应的两名用户之间存在社交关系；
所述获取模块用于从所述无向图中得到至少一个完全图；
所述推荐模块用于向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息。
本发明的一种航班信息的推荐***的有益效果如下：
基于预设社交网络数据构建能够表示多名用户之间的社交关系的无向图，从无向图中得到的至少一个完全图，完全图中的每两个节点对应两名用户之间均存在社交关系，说明完全图对应的所有用户之间联系紧密，此时向完全图对应的每名用户的智能终端推荐相同的航班信息，无需再针对每名用户建立相应的数据模型，降低了数据处理的复杂度，因此，本申请的一种航班信息的推荐***能过高效地进行航班信息的推荐。
在上述方案的基础上，本发明的一种航班信息的推荐***还可以做如下改进。
进一步，所述推荐模块具体用于：
生成任一完全图中的每个节点所对应的短链接，且所有短链接均指向待推荐的航班信息；
将每个短链接发送至相应用户的智能终端；
当任一用户点击接收到的短链接时，转向所述待推荐的航班信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：向用户的智能终端发送短链接，相比于待推荐的航班信息，短链接的长度更短，能够减少存储空间，便于管理。
进一步，所述推荐模块还用于：当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，将该用户接收到的短链接指向所述新的待推荐的航班信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：若采用现有技术中，无论用户是否已经查看接收到的航班信息，每次更新待推荐的航班信息后，都会将更新后的待推荐的航班信息发送至用户的智能终端，容易引起客户的反感，降低用户体验度，本申请中，当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，并不需要重新发送短链接，只需要将该用户接收到的短链接指向新的待推荐的航班信息，当用户点击短链接时，即可获取新的待推荐的航班信息，既能保证用户能得到最新的航班信息以进行购买机票等操作，还降低了推荐频率，极大提高用户体验度。
进一步，还包括确定模块，所述确定模块用于：
统计并根据任一完全图对应的每名用户的生活轨迹信息，得到该完全图对应的每名用户的常用活动区域；
获取所有常用活动区域中出现次数大于预设次数的公共区域，将与公共区域关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：将任一完全图对应的公共区域的关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息，能够尽量保证推荐的准确度。
本发明的一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行上述任一项所述的一种航班信息的推荐方法。
本发明的一种电子设备，包括处理器和上述的存储介质，所述处理器执行所述存储介质中的指令。
附图说明
图1为本发明实施例的一种航班信息的推荐方法的流程示意图；
图2为无向图的示意图；
图3为从图2的无向图中得到的完全图；
图4为推荐航班信息的流程示意图；
图5为本发明实施例的一种航班信息的推荐***的结构示意图；
具体实施方式
如图1所示，本发明实施例的一种航班信息的推荐方法，包括如下步骤：
S1、根据预设社交网络数据，构建无向图，其中，所述无向图中的节点表示：所述预设社交网络数据涉及的用户，所述无向图中的任意两个节点之间的边表示：该两个节点所对应的两名用户之间存在社交关系，具体以10名用户为例进行说明，具体地：
S10、得到预设社交网络数据，具体地：
1)得到预先确定的用户的社交网络数据作为预设社交网络数据，例如，预先指定10名用户，得到该10名用户的社交网络数据作为预设社交网络数据，预设社交网络数据包括QQ通讯数据、电话讯通数据、微信通讯数据、邮箱通讯数据等，其中，QQ通讯数据包括至少两名用户通过QQ聊天工具进行沟通的记录，电话讯通数据包括至少两名用户通过电话进行沟通的记录，微信通讯数据包括至少两名用户通过微信进行沟通的记录，邮箱通讯数据包括至少两名用户通过邮箱进行沟通的记录；
2)得到现有的社交网络数据作为预设社交网络数据，例如，预设社交网络数据涉及10名用户，并通过预设社交网络数据确定任意两名用户之间是否存在社交关系；
S10、构建无向图：任意两名用户之间存在联系，则说明该两名用户之间存在社交关系。具体地：
例如，将10名用户分别标记为第一用户、第二用户、第三用户、第四用户、第五用户、第六用户、第七用户、第八用户、第九用户和第十用户，用十个节点分别表示十名预设用户，具体地：第一节点101表示第一用户，第二节点102表示第二用户，第三节点103表示第三用户，第四节点1041表示第四用户，第五节点105105表示第五用户，第六节点106表示第六用户，第七节点107表示第七用户，第八节点108表示第八用户，第九节点109表示第九用户，第十节点110110表示第十用户，若预设社交网络数据显示，第一用户和第二用户通过微信进行过联系，则说明该两名用户之间存在社交关系，依次类推，构建出如图2所示的无向图。
图2所示的无向图中，存在十个节点，分别表示每名用户，用点画线表示边，例如，第一用户与第三用户存在社交关系，则第一节点101与第三节点103之间连接有一条边，第一用户与第四用户存在社交关系，则第一节点101与第四节点104之间连接有一条边等等。
S2、从所述无向图中得到至少一个完全图，具体地：
完全图的特点是：每两个节点之间都恰连有一条边相连，且由于本申请上述构建的是无向图，因此，本申请的完全图是一种无向完全图，那么，本申请的无向图中存在完全图，则该完全图中的每两个节点对应两名用户之间均存在社交关系，说明完全图对应的所有用户之间联系紧密，可基于SageMath软件从无向图中得到完全图，且目前已经公开多种从无向图中得到完全图的计算方法。
而且，在计算过程中，还可通过设置阶数来获取相应阶数的完全图，例如，设置阶数为6阶时，得到的完全图的阶数不小于6阶，6阶的完全图表示该完全图中存在6个节点。
根据完全图的特点，从图2所示的无向图中得到图3所示的完全图，该完全图中，该完全图中，第一节点101、第三节点103、第四节点104、第六节点106、第七节点107和第九节点109中，每两个节点之间均存在一条边，则说明第一用户、第三用户、第四用户、第六用户、第七用户和第九用户中，每两名用户之间均存在社交关系。
在理想情况下，每个完全图中对应的所有用户为一家人，一家人同时出行的概率极高，因此，向一家人推荐相同的航班信息即可。
S3、向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息。
基于预设社交网络数据构建能够表示多名用户之间的社交关系的无向图，从无向图中得到的至少一个完全图，完全图中的每两个节点对应两名用户之间均存在社交关系，说明完全图对应的所有用户之间联系紧密，此时向完全图对应的每名用户的智能终端推荐相同的航班信息，无需再针对每名用户建立相应的数据模型，降低了数据处理的复杂度。
较优地，如图4所示，在上述技术方案中，所述向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息，包括：
S30、生成任一完全图中的每个节点所对应的短链接，且所有短链接均指向待推荐的航班信息；具体地：
为每名用户设置ID，可将每名用户的ID作为任一完全图中的每个节点所对应的短链接，即每名用户对应的短链接，或者，为每名用户设置ID，并结合时间戳，得到每名用户对应的短链接；
S31、将每个短链接发送至相应用户的智能终端；
S32、当任一用户点击接收到的短链接时，转向所述待推荐的航班信息，也就是说，使智能终端的当前界面跳转至显示待推荐的航班信息。
向用户的智能终端发送短链接，相比于待推荐的航班信息，短链接的长度更短，能够减少存储空间，便于管理。
较优地，在上述技术方案中，还包括：
S33、当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，将该用户接收到的短链接指向所述新的待推荐的航班信息。
若采用现有技术中，无论用户是否已经查看接收到的航班信息，每次更新待推荐的航班信息后，都会将更新后的待推荐的航班信息发送至用户的智能终端，容易引起客户的反感，降低用户体验度。
本申请中，当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，并不需要重新发送短链接，只需要将该用户接收到的短链接指向新的待推荐的航班信息，当用户点击短链接时，即可获取新的待推荐的航班信息，既能保证用户能得到最新的航班信息以进行购买机票等操作，还降低了推荐频率，极大提高用户体验度。
较优地，在上述技术方案中，还包括：
S030、统计并根据任一完全图对应的每名用户的生活轨迹信息，得到该完全图对应的每名用户的常用活动区域，以图3所示的完全图对应的每名用户为例进行说明，具体地：
生活轨迹信息包括到过的每个城市等，统计任一名用户到每个城市的频率或者统计任一用户在每个城市的时长，以获取第一名用户的常用活动区域，例如，第一用户到过的城市为北京、南京和成都，但通过分析第一用户一年内的生活轨迹信息，得知第一用户在南京待了3天，而在北京和成都均超过100天，则北京和成都作为第一用户的常用活动区域；以此类推，得到第三用户、第四用户、第六用户、第七用户和第九用户的常用活动区域；
S031、获取所有常用活动区域中出现次数大于预设次数的公共区域，将与公共区域关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息。具体地：
例如，图3所示的完全图对应的每名用户的常用活动区域包括北京、上海、南京、重庆、成都、昆明、杭州，预设次数为5次，若北京和上海出现次数均为6次，南京、重庆、成都、昆明和杭州出现的次数均不超过3次，则将北京和上海确定为图3所示的完全图对应的公共区域，则与公共区域关联的机场为往返于北京和上海之间的航班，作为待推荐的航班信息，然后根据上述步骤，将待推荐的航班信息发送至第一用户、第三用户、第四用户、第六用户、第七用户和第九用户的客户端。
将任一完全图对应的公共区域的关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息，能够尽量保证推荐的准确度。
在上述各实施例中，虽然对步骤进行了编号S1、S2等，但只是本申请给出的具体实施例，本领域的技术人员可根据实际情况调整S1、S2等的执行顺序，此也在本发明的保护范围内，可以理解，在一些实施例中，可以包含如上述各实施方式中的部分或全部。
如图5所示，本发明实施例的一种航班信息的推荐***200，包括构建模块210、获取模块220和推荐模块230；
所述构建模块210用于根据预设社交网络数据，构建无向图，其中，所述无向图中的节点表示：所述预设社交网络数据涉及的用户，所述无向图中的任意两个节点之间的边表示：该两个节点所对应的两名用户之间存在社交关系；
所述获取模块220用于从所述无向图中得到至少一个完全图；
所述推荐模块230用于向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息。
基于预设社交网络数据构建能够表示多名用户之间的社交关系的无向图，从无向图中得到的至少一个完全图，完全图中的每两个节点对应两名用户之间均存在社交关系，说明完全图对应的所有用户之间联系紧密，此时向完全图对应的每名用户的智能终端推荐相同的航班信息，无需再针对每名用户建立相应的数据模型，降低了数据处理的复杂度。
较优地，在上述技术方案中，所述推荐模块230具体用于：
生成任一完全图中的每个节点所对应的短链接，且所有短链接均指向待推荐的航班信息；
将每个短链接发送至相应用户的智能终端；
当任一用户点击接收到的短链接时，转向所述待推荐的航班信息。
向用户的智能终端发送短链接，相比于待推荐的航班信息，短链接的长度更短，能够减少存储空间，便于管理。
较优地，在上述技术方案中，所述推荐模块230还用于：当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，将该用户接收到的短链接指向所述新的待推荐的航班信息。
若采用现有技术中，无论用户是否已经查看接收到的航班信息，每次更新待推荐的航班信息后，都会将更新后的待推荐的航班信息发送至用户的智能终端，容易引起客户的反感，降低用户体验度，本申请中，当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，并不需要重新发送短链接，只需要将该用户接收到的短链接指向新的待推荐的航班信息，当用户点击短链接时，即可获取新的待推荐的航班信息，既能保证用户能得到最新的航班信息以进行购买机票等操作，还降低了推荐频率，极大提高用户体验度。
较优地，在上述技术方案中，还包括确定模块，所述确定模块用于：
统计并根据任一完全图对应的每名用户的生活轨迹信息，得到该完全图对应的每名用户的常用活动区域；
获取所有常用活动区域中出现次数大于预设次数的公共区域，将与公共区域关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息。
将任一完全图对应的公共区域的关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息，能够尽量保证推荐的准确度。
上述关于本发明的一种航班信息的推荐***200中的各参数和各个单元模块实现相应功能的步骤，可参考上文中关于一种航班信息的推荐方法的实施例中的各参数和步骤，在此不做赘述。
本发明实施例的一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行上述任一项所述的一种航班信息的推荐方法。
本发明实施例的一种电子设备，包括处理器和上述的存储介质，所述处理器执行所述存储介质中的指令。
其中，电子设备可以选用电脑、手机等，且上述关于本发明的一种电子设备中处理器与存储介质之间的信令交互，可参考上文中一种航班信息的推荐方法的实施例中的各参数和步骤，在此不做赘述。
所属技术领域的技术人员知道，本发明可以实现为***、方法或计算机程序产品。
因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“***”。此外，在一些实施例中，本发明还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是一一但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种航班信息的推荐方法，其特征在于，包括：
根据预设社交网络数据，构建无向图，其中，所述无向图中的节点表示：所述预设社交网络数据涉及的用户，所述无向图中的任意两个节点之间的边表示：该两个节点所对应的两名用户之间存在社交关系；
从所述无向图中得到至少一个完全图；
向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息；
还包括：
统计并根据任一完全图对应的每名用户的生活轨迹信息，得到该完全图对应的每名用户的常用活动区域；
获取所有常用活动区域中出现次数大于预设次数的公共区域，将与公共区域关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息。
2.根据权利要求1所述的一种航班信息的推荐方法，其特征在于，所述向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息，包括：
生成任一完全图中的每个节点所对应的短链接，且所有短链接均指向待推荐的航班信息；
将每个短链接发送至相应用户的智能终端；
当任一用户点击接收到的短链接时，转向所述待推荐的航班信息。
3.根据权利要求2所述的一种航班信息的推荐方法，其特征在于，还包括：
当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，将该用户接收到的短链接指向所述新的待推荐的航班信息。
4.一种航班信息的推荐***，其特征在于，包括构建模块、获取模块和推荐模块；
所述构建模块用于根据预设社交网络数据，构建无向图，其中，所述无向图中的节点表示：所述预设社交网络数据涉及的用户，所述无向图中的任意两个节点之间的边表示：该两个节点所对应的两名用户之间存在社交关系；
所述获取模块用于从所述无向图中得到至少一个完全图；
所述推荐模块用于向任一完全图中每个节点对应的用户的智能终端推荐相同的航班信息；
还包括确定模块，所述确定模块用于：
统计并根据任一完全图对应的每名用户的生活轨迹信息，得到该完全图对应的每名用户的常用活动区域；
获取所有常用活动区域中出现次数大于预设次数的公共区域，将与公共区域关联的机场的机场信息确定为待推荐的航班信息。
5.根据权利要求4所述的一种航班信息的推荐***，其特征在于，所述推荐模块具体用于：
生成任一完全图中的每个节点所对应的短链接，且所有短链接均指向待推荐的航班信息；
将每个短链接发送至相应用户的智能终端；
当任一用户点击接收到的短链接时，转向所述待推荐的航班信息。
6.根据权利要求5所述的一种航班信息的推荐***，其特征在于，所述推荐模块还用于：当任一用户未查看接收到的短链接的时长超过预设时长、且已生成新的待推荐的航班信息时，将该用户接收到的短链接指向所述新的待推荐的航班信息。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如权利要求1至3中任一项所述的一种航班信息的推荐方法。
8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和权利要求7所述的存储介质，所述处理器执行所述存储介质中的指令。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114049225B (zh) * 2021-10-13 2023-02-21 北京博瑞彤芸科技股份有限公司 一种智能推荐保险产品的方法、***和电子设备

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105260795A (zh) * 2015-10-13 2016-01-20 广西师范学院 一种基于条件随机场的重点人员位置时空预测方法
CN107220899A (zh) * 2016-03-21 2017-09-29 阿里巴巴集团控股有限公司 社交网络构建、信息推荐方法、装置及服务器
CN107220312A (zh) * 2017-05-12 2017-09-29 华中科技大学 一种基于共现图的兴趣点推荐方法及***
CN108460162A (zh) * 2018-03-31 2018-08-28 北京偏北音乐文化有限公司 推荐信息处理方法、装置、设备及介质
CN108804551A (zh) * 2018-05-21 2018-11-13 辽宁工程技术大学 一种兼顾多样性与个性化的空间兴趣点推荐方法
CN109213926A (zh) * 2018-07-12 2019-01-15 南京邮电大学 一种基于社区划分和多源信息融合的地点推荐方法
CN109508805A (zh) * 2019-01-25 2019-03-22 携程旅游网络技术（上海）有限公司 航班改签信息的提供方法、***、存储介质及电子设备
CN109726594A (zh) * 2019-01-09 2019-05-07 南京航空航天大学 一种基于差分隐私的新型轨迹数据发布方法
CN110457573A (zh) * 2019-07-04 2019-11-15 平安科技（深圳）有限公司 产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110726418A (zh) * 2019-10-10 2020-01-24 北京百度网讯科技有限公司 兴趣点区域确定方法、装置、设备及存储介质
CN111241419A (zh) * 2020-01-09 2020-06-05 辽宁工程技术大学 一种基于用户关系嵌入模型的下一个兴趣点推荐方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8456472B2 (en) * 2010-01-08 2013-06-04 International Business Machines Corporation Ranking nodes in a graph
US8751867B2 (en) * 2011-10-12 2014-06-10 Vmware, Inc. Method and apparatus for root cause and critical pattern prediction using virtual directed graphs
CN104811899B (zh) * 2014-01-23 2019-11-26 腾讯科技（深圳）有限公司 一种用户活动范围确定方法、装置及终端设备
CN107402932B (zh) * 2016-05-20 2021-04-13 腾讯科技（深圳）有限公司 用户标签的扩展处理方法、文本推荐方法和装置
CN106767764B (zh) * 2017-03-20 2021-05-18 联想(北京)有限公司 一种定位设置方法及电子设备
CN108089832A (zh) * 2017-12-18 2018-05-29 携程旅游网络技术（上海）有限公司 航班动态信息展示方法、***、设备及存储介质
CN108229133B (zh) * 2017-12-29 2021-02-02 北京三快在线科技有限公司 一种业务操作方法及装置、业务权限获取方法及装置
US10963273B2 (en) * 2018-04-20 2021-03-30 Facebook, Inc. Generating personalized content summaries for users
CN111026977B (zh) * 2019-12-17 2022-04-08 腾讯科技（深圳）有限公司 信息推荐方法、装置及存储介质
CN111177572B (zh) * 2020-01-16 2023-07-28 西北大学 一种基于用户动态兴趣的个性化旅游路线推荐方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105260795A (zh) * 2015-10-13 2016-01-20 广西师范学院 一种基于条件随机场的重点人员位置时空预测方法
CN107220899A (zh) * 2016-03-21 2017-09-29 阿里巴巴集团控股有限公司 社交网络构建、信息推荐方法、装置及服务器
CN107220312A (zh) * 2017-05-12 2017-09-29 华中科技大学 一种基于共现图的兴趣点推荐方法及***
CN108460162A (zh) * 2018-03-31 2018-08-28 北京偏北音乐文化有限公司 推荐信息处理方法、装置、设备及介质
CN108804551A (zh) * 2018-05-21 2018-11-13 辽宁工程技术大学 一种兼顾多样性与个性化的空间兴趣点推荐方法
CN109213926A (zh) * 2018-07-12 2019-01-15 南京邮电大学 一种基于社区划分和多源信息融合的地点推荐方法
CN109726594A (zh) * 2019-01-09 2019-05-07 南京航空航天大学 一种基于差分隐私的新型轨迹数据发布方法
CN109508805A (zh) * 2019-01-25 2019-03-22 携程旅游网络技术（上海）有限公司 航班改签信息的提供方法、***、存储介质及电子设备
CN110457573A (zh) * 2019-07-04 2019-11-15 平安科技（深圳）有限公司 产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110726418A (zh) * 2019-10-10 2020-01-24 北京百度网讯科技有限公司 兴趣点区域确定方法、装置、设备及存储介质
CN111241419A (zh) * 2020-01-09 2020-06-05 辽宁工程技术大学 一种基于用户关系嵌入模型的下一个兴趣点推荐方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘晓慧 ; 江峰 ; 杜军威 ; 余东瑾 ; .面向用户偏好分析的无向图层次聚类并行优化算法.计算机与数字工程.2020,(第05期),第150-155页. *
张振 ; 张振宇 ; 吴晓红 ; .LBSN中结合相遇和拓扑结构的朋友推荐算法.东北师大学报(自然科学版).2020,(第01期),第68-73页. *
胡开先 ; 梁英 ; 苏立新 ; 许洪波 ; 傅川 ; .基于完全子图的社交网络用户特征识别方法.模式识别与人工智能.2016,(第08期),第28-38页. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113486237A (zh) 2021-10-08

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