[發明專利]一種基于SVDD算法的用戶興趣識別方法

在審

• 申請號: 201310468429.9
• 申請日: 2013-10-09
• 公開（公告）號: CN103544633A
• 公開（公告）日: 2014-01-29
• 發明（設計）人: 彭敏晶;肖健華;李勃;駱達榮
• 申請（專利權）人: 五邑大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 陳國榮

技術領域

本發明涉及用戶興趣識別，特別是一種基于SVDD算法的用戶興趣識別方法。

背景技術

用戶興趣模型是進行網絡營銷、電子商務推薦和個性化信息檢索等個性化信息服務的關鍵,?它反映了用戶的個人特征和興趣偏好，?是進行個性化信息服務的重要依據。用戶興趣程序是一類駐留于用戶手機中的用戶興趣預測與處理進程，它根據用戶的歷史習慣推測用戶當前的興趣與計劃，并為即將到來興趣或計劃進行的信息準備。

當前的用戶興趣模型的研究主要集中在兩方面：（1）用戶興趣靜態模型的用戶興趣結構的研究；（2）用戶興趣動態模型的用戶興趣形成與漂移的研究。而在移動商務環境中，即時性用戶興趣的識別將為用戶即時提供滿足其需求的產品和服務，這類興趣直接影響到產品和服務的交易，因此，其研究具有重要的意義，將會成為用戶興趣研究的重要內容。

由于用戶的即時興趣受到生活習慣、時間、地點、天氣、工作計劃及其他周圍環境因素的影響，其預測工作也變得非常復雜。并且，導致預測工作更為困難的是，針對某一用戶的即時興趣是完全個性化的，無法以其他個體的交易數據作為經驗歷史數據來借鑒。

發明內容

為解決上述問題，本發明的目的在于提供一種基于SVDD算法的用戶興趣識別方法，準確判斷用戶當前的興趣是否為當前計劃，從而為用戶提供相關的信息。

本發明解決其問題所采用的技術方案是：

一種基于SVDD算法的用戶興趣識別方法，包括：

通過SVDD算法識別用戶行為是否偏離當前計劃，若用戶行為沒有偏離當前計劃，說明用戶行為為正常行為，則為用戶提供與當前行為相匹配的信息，相反，若則說明用戶行為偏離當前計劃，為非正常行為；以及

對于非正常行為，判斷用戶的緊張程度，根據用戶不同的緊張程序，為用戶提供相匹配的信息。

所述SVDD算法通過以下步驟識別用戶行為是否偏離當前計劃：

對于用戶正常行為集合????????????????????????????????????????????????，，表示維實數空間，通過SVDD算法，利用公式（1），以及公式（2）構造集合的封閉邊界，其中，公式（1）為函數，為對應的系數，且，為變換函數，用于將變換為對應的函數，為包圍集合全體樣本的最小球體半徑，表示與對應的球心；

對于用戶當前行為Z，通過判別函數計算對應的值，若，則表明用戶行為沒有偏離當前計劃，否則表明用戶行為偏離正常計劃；以及

對于沒有偏離當前計劃的用戶行為Z，通過公式（1）和（2）重新構造新集合的邊界區域，并等待下一次判斷。

所述判斷用戶的緊張程度通過終端設備實現，所述用戶的緊張程度分為高度緊張、一般緊張與休閑狀態三種行為。?

本發明的有益效果是：

本發明采用的一種基于SVDD算法的用戶興趣識別方法，通過SVDD算法判斷用戶的行為是否屬于正常行為，當為非正常行為時，則判斷行為的緊張程度，識別出用戶具體行為，從而為用戶提供相應的信息服務。

附圖說明

下面結合附圖和實例對本發明作進一步說明。

圖1是本發明所述方法流程圖；

圖2是本發明所述SVDD算法所獲取的邊界圖；

圖3是本發明所述SVDD算法所調整后獲取的邊界圖；

圖4是本發明判斷用戶行為狀態的流程圖。

具體實施方式

用戶的行為狀態分為兩種：一種是計劃行為，一種為非計劃行為。當行為人正在進行預定的計劃時，此時所進行的行為是計劃行為。如果行為人因為某些原因，偏離之前預定的計劃，此時所進行的行為是偏離計劃行為。如果能夠識別用戶目前的行為，即可識別出用戶的興趣，為用戶提供相應的服務信息。用戶興趣模型是進行網絡營銷、電子商務推薦和個性化信息檢索等個性化信息服務的關鍵，它反映了用戶的個人特征和興趣偏好，?是進行個性化信息服務的重要依據。用戶興趣程序是一類駐留于用戶手機中的用戶興趣預測與處理進程，它根據用戶的歷史習慣推測用戶當前的興趣與計劃，并為即將到來興趣或計劃進行的信息準備。

為此，本發明提供了一種基于SVDD算法的用戶興趣識別方法，參照圖1所示的流程圖，首先通過SVDD算法判斷用戶的行為是否偏離當前計劃，如果偏離時，則判斷當前行為的緊張程度，根據不同的緊張程度為用戶提供相應的信息。