基于机器学习统计模型的入住酒店附近生活推荐系统方法

摘要

本发明实施例提供了一种基于机器学习统计模型的入住酒店附近生活推荐系统，其特征在于，包括：信息采集模块：用于对用户数据进行采集；对城市地理位置对应相关信息的采集；以及对地图APP程序POI数据采集；数据存储模块：用于对数据进行分类存储，按照格式化的方式存储；存储采集模块采集到的数据以及经过算法模块计算后的数据；算法模块：采用算法DBScan在对数据进行计算和训练；匹配策略模块：执行用户和住所，用户和城市的兴趣地点匹配策略；该匹配策略按照业务逻辑、用户兴趣或用户反馈城市天气进行不同的或者几种结合的策略；推荐引擎模块：用于将所述匹配的兴趣地点坐标数据展示给用户。本发明还提供了相应的方法。