[發明專利]一種多媒體社交網絡用戶行為模式發現方法

有效

• 申請號: 201611069515.2
• 申請日: 2016-11-29
• 公開（公告）號: CN106651606B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 張志勇;黃濤;趙長偉;張麗麗;孫冉冉;向菲;王劍;韓林茜;史培寧;王小雪;劉芳云;李成;聞婧
• 申請（專利權）人: 河南科技大學
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00
• 代理公司: 洛陽公信知識產權事務所(普通合伙) 41120
• 代理人: 劉興華

1.一種多媒體社交網絡用戶行為模式發現方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一、定義SituEx(t)表示時刻t用戶的情境信息，SituEx(t)＝(ID,d,A,E)表示t時刻用戶的情境信息，其中t表示時刻，ID表示用戶的身份信息，d表示用戶在t時刻的意圖，A表示用戶與實現d意圖對應的動作，E表示t時刻用戶的環境信息；G表示用戶的一般目標，G＝{g₁,g₂,…，g_n}，g_i表示用戶在多媒體社交網絡中的目標；

步驟二、在Web日志數據庫中存儲的當前用戶與某個目標實現相關的所有頻繁SituEx(t)組成該目標對應的行為模式序列，采用關聯規則的方法發現當前用戶在不同情境下對應于某個目標的行為模式序列，具體方法如下：

(1)掃描經過數據預處理之后的與當前用戶相關的Web日志數據庫，將時刻t該用戶的情境信息記為SituEx(t)，識別Web日志數據庫中出現的目標作為該用戶在行為模式的結束點，記為：G’＝{g₁’,g₂’,…，g_m’}，1≤m≤n，

(2)將步驟(1)中獲取的結束點g₁^’作為關聯規則的結果，以每個SituEx(t)作為關聯規則的前件，計算每個關聯規則的支持度，找出所有滿足最小支持度的關聯規則，這些關聯規則的前件組成集合L₁，將L₁作為新的關聯規則前件的種子集；

(3)對集合L₁中的序列進行連接操作和修剪操作，生成長度為2的候選序列集合C₂，C₂中的每個候選序列分別作為關聯規則的前件，g₁’作為關聯規則的結果，計算其支持度，將滿足最小支持度的關聯規則的前件的集合組成L₂；依次類推，得出L₃,L₄,......,L_k，對于長度為k的集合L_k，通過連接操作和修剪操作生成長度為k+1的候選序列C_k+1，分別計算每個候選序列作為關聯規則前件，g₁’作為關聯規則結果的支持度，滿足最小支持度的關聯規則的前件組成長度為k+1的序列集合L_k+1，并將L_k+1作為新的關聯規則前件的種子集，以此類推，直到不再產生新的候選序列，得出所有該用戶關于目標g₁’的SituEx(t)組成的用戶的頻繁行為模式序列；

(4)同理，重復步驟(2)、(3)，分別得到關于目標g₂’,g₃’,......,g_m’所對應的SituEx(t)組成的頻繁行為模式序列，直到不再有新的目標；

步驟三、用戶在多媒體社交網絡中至少存在一個目標，將找出的當前用戶的特定目的的行為模式序列存入數據庫中，通過該用戶當前的序列與數據庫中該用戶的行為模式序列進行對比，預測用戶當前的意圖，以便對用戶的請求做出及時快速的響應，提供個性化的服務；

所述的序列的連接操作方法為：如果去掉序列模式s₁的第一個項目與去掉序列模式s₂的最后一個項目所得到的序列相同，則將序列模式s₁與序列模式s₂進行連接，即將序列模式s₂的最后一個項目添加到序列模式s₁中；

所述的序列的修剪操作方法為：若某候選序列模式的某個子序列不是序列模式，則此候選序列模式不是序列模式，將它從候選序列模式中刪除。