[發(fā)明專利]基于用戶行為的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610894195.8
• 申請日: 2016-10-13
• 公開（公告）號: CN106651427B
• 公開（公告）日: 2020-02-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙小建;胥克良;胡凱樂;劉意
• 申請（專利權(quán)）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 11127 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 王濤

本發(fā)明提供了一種基于用戶行為的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，其中，該方法包括：獲取網(wǎng)站上的用戶基本信息、用戶歷史行為數(shù)據(jù)集合和待關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集合；根據(jù)所述用戶基本信息和所述用戶歷史行為數(shù)據(jù)集合構(gòu)建用戶間關(guān)系結(jié)構(gòu)圖；根據(jù)所述用戶間關(guān)系結(jié)構(gòu)圖度量用戶在不同主題下的權(quán)威度；將所述權(quán)威度與所述待關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集合進行融合處理獲得數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果。本發(fā)明提供的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法可以適應(yīng)于新用戶、新數(shù)據(jù)項，并且可以發(fā)現(xiàn)用戶的潛在信息需求。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，具體來說就是一種基于用戶行為的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。

背景技術(shù)

隨著電子購物平臺及其相關(guān)信息技術(shù)的飛速發(fā)展，電子網(wǎng)絡(luò)購物已成為人們生活中不可或缺的組成部分。然而網(wǎng)絡(luò)中信息資源的數(shù)量大大超出了人們的處理能力，“網(wǎng)絡(luò)信息過載”問題日趨嚴重。因此，新興電子購物網(wǎng)絡(luò)在便利人們?nèi)粘Ｉ畹耐瑫r，也對現(xiàn)有信息檢索、個性化推薦服務(wù)、精準營銷等數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。因此，為滿足用戶越來越高的信息服務(wù)要求，向用戶精準推送感興趣數(shù)據(jù)項目的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)應(yīng)運而生，并引起了國內(nèi)外學者和用戶的廣泛關(guān)注。然而，現(xiàn)有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法存在數(shù)據(jù)稀疏、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)冷啟動、精準度不高等缺陷。

現(xiàn)有技術(shù)中，可將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法歸納成三個主要類別：基于內(nèi)容的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法、協(xié)同過濾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法和混合數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。其中，基于內(nèi)容的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法從內(nèi)容角度挖掘用戶信息需求與數(shù)據(jù)對象的關(guān)聯(lián)，通過度量用戶模型與數(shù)據(jù)項模型的相似性來實現(xiàn)對備選數(shù)據(jù)項的關(guān)聯(lián)預(yù)測；但由于其沒有充分利用用戶群體知識，導(dǎo)致其關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)項目與用戶模型耦合度過于緊密，無法發(fā)現(xiàn)用戶的潛在信息需求，很難實現(xiàn)具有一定聯(lián)想功能的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)服務(wù)。協(xié)同過濾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的應(yīng)用前景則更加廣泛，其基于群體知識進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，即興趣和偏好相似的用戶之間可以共享各自的信息體驗，通過發(fā)現(xiàn)與用戶興趣相似的鄰居用戶，并將鄰居用戶感興趣的數(shù)據(jù)項與目標用戶進行關(guān)聯(lián)；但實際應(yīng)用中，協(xié)同過濾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法也存在著一些其難以克服的問題或缺陷，例如：當用戶無任何數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)歷史，該模型則無法對該新用戶的興趣偏愛進行建模；與此相對應(yīng)的就是新數(shù)據(jù)項問題，當出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)項時，很少甚至沒有用戶與其發(fā)生過關(guān)聯(lián)，進而導(dǎo)致關(guān)聯(lián)算法無法實現(xiàn)相似度計算和關(guān)聯(lián)度預(yù)測。如上所述，基于內(nèi)容的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法和協(xié)同過濾數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法都是通過單一的、各不相同的關(guān)聯(lián)策略來實現(xiàn)信息與用戶的關(guān)聯(lián)服務(wù)，其優(yōu)缺點各有不同?；诖?，本領(lǐng)域技術(shù)人員提出并嘗試將上述兩種關(guān)聯(lián)方法通過不同形式進行組合，進而也就形成了基于多種關(guān)聯(lián)策略和機制的混合數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，然而實踐證明混合數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法仍存在數(shù)據(jù)稀疏、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)冷啟動、精準度不高等不足。

因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員亟待研發(fā)出一種能夠適應(yīng)于新用戶、新數(shù)據(jù)項，匹配精準度高，并且能夠發(fā)現(xiàn)用戶潛在信息需求的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于提供一種基于用戶行為的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法及裝置，解決了現(xiàn)有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法存在數(shù)據(jù)稀疏、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)冷啟動、匹配精準度不高等問題。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的具體實施方式提供一種基于用戶行為的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，包括：獲取網(wǎng)站上的用戶基本信息、用戶歷史行為數(shù)據(jù)集合和待關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集合；根據(jù)所述用戶基本信息和所述用戶歷史行為數(shù)據(jù)集合構(gòu)建用戶間關(guān)系結(jié)構(gòu)圖；根據(jù)所述用戶間關(guān)系結(jié)構(gòu)圖度量用戶在不同主題下的權(quán)威度；將所述權(quán)威度與所述待關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集合進行融合處理獲得數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明的上述具體實施方式可知，基于用戶行為的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法至少具有以下有益效果或特點：深化分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶興趣畫像模型；通過對多個用戶間不同主題下的關(guān)聯(lián)度分析，構(gòu)建可精準描述用戶間關(guān)系譜系結(jié)構(gòu)的面向主題的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)；結(jié)合加權(quán)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)與用戶間歷史行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，提出Urank算法，用以計算用戶在多個不同主題下的權(quán)威度與影響力，進而提升基于用戶行為的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)精準度，可以適應(yīng)于新用戶、新數(shù)據(jù)項，并且可以發(fā)現(xiàn)用戶的潛在信息需求，提高用戶體驗度。

應(yīng)了解的是，上述一般描述及以下具體實施方式僅為示例性及闡釋性的，其并不能限制本發(fā)明所欲主張的范圍。