[發明專利]一種基于可視聚類對消費地點進行混合推薦的方法

有效

• 申請號: 201410478389.0
• 申請日: 2014-09-18
• 公開（公告）號: CN105354720B
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發明（設計）人: 周芳芳;黃偉;趙穎;樊曉平;吳青;章杰
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q30/02
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所 43114
• 代理人: 歐陽迪奇

本發明提供了一種基于可視聚類對消費地點進行混合推薦的方法，其步驟為：1)對信用卡消費記錄進行數據的預處理；2)對消費地點進行RadViz可視聚類，發現消費特征類似的消費地點聚類；3)對消費者進行RadViz可視聚類，發現消費模式相近的消費者聚類；4)對于消費者，將基于內容推薦方法和協同過濾推薦方法發現的消費地點，添加到對應消費者消費地點推薦列表中；5)進一步處理消費者消費地點推薦列表，生成消費地點推薦表，完成對消費者進行的消費地點個性化推薦。本發明從多角度完成了為對消費者進行最有可能感興趣的消費地點的個性化推薦，解決了基于內容的推薦只與已經消費過地點有關聯，以及協同過濾推薦無法進行個性化推薦的問題。

技術領域

本發明涉及消費地點推薦，尤其涉及存在大量信用卡消費記錄的情況下，充分挖掘消費者在某些消費地點的偏好傾向，使用混合推薦方法，從多角度為消費者推薦最可能感興趣的其它消費地點。

背景技術

推薦系統已應用到包括搜索引擎、電子商務、信息檢索、社會網絡服務、新聞傳媒等在內的許多領域。當前的推薦技術主要包括：基于內容推薦、協同過濾推薦和基于關聯規則推薦。但這些方法都存在許多缺點：基于內容的推薦即根據消費者已有消費記錄為其推薦與之前選擇類似的消費地點，這種方法只能為消費者提供其以前感興趣的地點，不能發現消費者以后會感興趣的地點；協同過濾的推薦即為消費者提供與其消費特征類似的他人所選擇的消費地點，這種推薦方法缺乏個性化；基于關聯規則的推薦沒有考慮關聯規則中各個項的先后次序，而消費者的消費有著嚴格的先后次序。

傳統的數據挖掘技術和算法讓用戶難以理解和使用，而且不能以用戶為驅動進行交互。可視化使數據和挖掘結果更容易理解，允許對結果進行比較和檢驗，也用于指導數據挖掘算法，使用戶參與到決策分析的過程中。可視化數據挖掘技術建立在可視化和分析過程的基礎上，它以刻畫結構和顯示數據的功能性，以及人類感知模式、例外、傾向和關系的能力為基礎，用可視化來加強數據挖掘處理過程。

目前，因其便利通用、可透支信用額度的特點，信用卡消費成為許多人的消費首選。隨著計算機水平的飛速發展，對信用卡消費記錄進行采集與保存的方法已經十分完善。合理分析信用卡消費記錄能夠發現用戶的消費特征與模式，抓住用戶的傾向性消費心理，提高用戶類別識別的準確度，對相似消費特征的地點進行統計，為用戶提供更加個性化的推薦服務，這成為銀行、信用卡公司及商場、超市等消費場所進一步提升企業服務水平的必然要求。

發明內容

本發明的主要目的是針對各類推薦方法都存在各自優缺點的情況，提出一種包括基于內容的推薦和協同過濾推薦的混合推薦方法，基于雷達圖可視聚類的方法，以用戶可參與交互的方式，為對消費者進行消費地點的個性化推薦。

本發明的設計思路為：基于雷達圖可視聚類的方法，將消費地點、消費者映射到雷達圖中，在選擇合適維度的情況下，類似的消費地點、消費者會因其相近的消費模式而聚集在一起，用戶可以選擇標記參與交互，從而為消費者推薦與其之前所選消費地點消費特征類似的其它地點、與此消費者消費模式類似的其他消費者所選擇的地點。

一種基于可視聚類對消費地點進行混合推薦的方法，包含以下步驟：

步驟1)：對信用卡消費記錄進行數據的預處理，得到包括消費者、消費地點、消費時間和消費金額字段的消費基本信息表Basic_Infor_Tab和消費者已消費地點集合P；

步驟2)：根據步驟1)得到的消費基本信息表Basic_Infor_Tab，對消費地點進行RadViz可視聚類，得到消費特征類似的消費地點聚類；

步驟3)：根據步驟2)得到的消費地點聚類，對消費者進行RadViz可視聚類，得到消費模式相近的消費者聚類；

步驟4)：根據步驟2)得到的消費地點聚類進行基于內容的推薦，根據步驟3)得到的消費者聚類進行協同過濾推薦，將得到的消費地點，添加到對應消費地點推薦列表中；