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申请/专利权人：武汉江汉城市科技发展有限公司

摘要：本发明的一种公共交通的消息提醒的方法、设备及存储介质，方法包括进行数据的收集，完成模型的数据输入。用户输入的时间进入数据中心，通过向量空间模型进行建模，模型自定计算公交车实时位置和动态到站时间。根据用户输入的信息，确定用户的标签及反馈的出发时间，对用户信息进行提取特征向量，通过模型计算用户抵达各类公共交通点的时间，并比对公共交通的到达时间，并设置阈值过滤低价值信息，得到权重信息，最终为用户输出本次推荐的公共交通及出门时间进行提醒。本发明实现了自动计算公共交通抵达时间，并结合用户的实际出行时间，计算用户居住楼栋到达公交站的时间，为用户提供预计出门时间提醒用户出门，减少居民等待时间。

主权项：1.一种公共交通的消息提醒的方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、通过用户根据实际出发时间在终端输入时间，进行数据的收集，完成模型的数据输入；S2、用户输入的时间进入数据中心，通过向量空间模型进行建模，模型自定计算公交车实时位置和动态到站时间；S3、根据用户输入的信息，确定用户的标签即居住地点及反馈的出发时间，对用户信息进行提取特征向量，通过模型计算用户抵达各类公共交通点的时间，并比对公共交通的到达时间，并设置阈值过滤低价值信息，得到权重信息，最终为用户输出本次推荐的公共交通及出门时间进行提醒；所述通过向量空间模型进行建模，包括，此训练模型基于向量空间模型，分为三步：第一步，对用户常用的关键词词集用向量表示；第二步，对于同一个用户，利用其有效搜索的公共交通的有效抵达信息，对这些抵达时间进行聚类；第三步，提取每个类别的主题，用这些主题来表示用户的兴趣；主题是利用聚类方法对有效信息进行的聚类而产生的各个类；采用NEOREN聚类算法来对用户有效搜索进行聚类具体算法步骤如下：（1）定义一个nn的矩阵；计算用户有效浏览的地点之间的相似度，矩阵是一个非对称矩阵，对角线的值均为1；如下所示：Ann=公式中aij，如果ij，则表示从节点i到j之间的距离即相似度，即节点i指向节点j；同理，如果节点i小于节点j，则表示节点j指向节点i；（2）指定一个k值，这个k值表示与节点i最接近的k个节点，即相似度最大的k个节点；将这k个节点在矩阵中对应的元素的值赋值为1，依次对每个节点进行同样的操作；（3）将矩阵Ann中的非对称元素设置为0，即将矩阵Ann构造成一个对称矩阵；（4）利用矩阵的特征，计算那些节点之间是连通的，连通的节点就聚为一类，最后就得出所有节点聚成的类；所述相似度采用余弦相似度的方法来判断文档之间的相似度，每篇文档都表示成向量空间模型，设D={t1,w1,t2,w2,…,tn,wn},ti表示文档分词，wi表示文档分词的权重，i=1,2，…，n，权重采用tf*idf进行计算；这里的文档是指关键词词集。

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