[發明專利]眾包系統中抑制水軍問題的細粒度推薦機制

在審

• 申請號: 201710708968.3
• 申請日: 2017-08-17
• 公開（公告）號: CN110020098A
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發明（設計）人: 唐暉;郭智威
• 申請（專利權）人: 南京東方網信網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q10/10;G06Q50/00
• 代理公司: 重慶市前沿專利事務所(普通合伙) 50211
• 代理人: 顧曉玲

1.一種眾包系統中抑制水軍問題的細粒度推薦方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1,在主題模型中，輸入Q個問題和K個主題，所述Q和K均為正整數，獲取問題q的主題k，所述q為Q個問題中的一個問題，所述k為K個主題中的一個主題；

S2，計算用戶列表中的用戶關于主題k的專業水平和興趣度，生成用戶畫像；

S3，結合興趣度和專業水平協同感知，為主題為k的任務輸出排序后的用戶列表。

2.根據權利要求1所述的眾包系統中抑制水軍問題的細粒度推薦方法，其特征在于，所述步驟S1中獲取問題q的主題k的方法為：

S11，對于每個問題，假設其只關于一個主題，其主題服從參數為θ的多項分布，主題分布參數θ服從參數為α的狄利克雷分布，即θ～Dir(α)；背景詞匯服從參數為φ`的多項分布，背景詞匯分布參數φ`服從參數為β的狄利克雷分布，即φ`～Dir(β)；

S12，假設組成問題的詞表示為w_qm，其中m＝1,2，……，Mq；并且將所有的詞分為兩類：主題詞和背景詞，在生成問題的過程中，每生成一個詞，要選擇該詞為背景詞還是主題詞，當y_qm＝1時，為主題詞，當y_qm＝0時，為背景詞，這一選擇服從參數為的二項分布，即參數服從參數為η的狄利克雷分布，即分布函數為

S13，對于每一個k＝1，2，3，……，K，其主題詞服從參數為φ的多項分布，參數φ服從參數為β的狄利克雷分布；背景詞服從參數為φ′的多項分布，參數φ′服從參數為β′的狄利克雷分布；

S14，通過吉布斯采樣，迭代求解出各個參數，輸出每一個問題q＝1，2，3，……，Q的主題因子z_q。

3.根據權利要求1所述的眾包系統中抑制水軍問題的細粒度推薦方法，其特征在于，所述步驟S2中生成用戶畫像的方法為：

S21，依據步驟S1獲得的關于某個問題q的主題k，以及用戶u對問題q的答案a_qu，這一過程的聯合概率表示為：

其中，用戶u給出關于問題q的答案為a_qu，假設在每一個主題中，用戶的專業水平服從高斯分布，即用戶的專業水平e_qu～N(μ₁,σ²)，假設對每個問題q都有γ_q種選擇{1,2,......,γ}，從均勻分布中抽取一個正確的答案T_q，當用戶給出正確答案時a_qu＝c，是用戶u對主題z_q＝k的歷史正確的次數；

借助最大化后驗概率的方法，建立如下目標函數：

通過梯度下降法，求得用戶的專業水平和興趣度

S22，得出用戶u的專業水平表示為數組e_ku＝[e_1u,e_2u,e_3u,…,e_Ku]

接著通過用戶的歷史興趣度值預測用戶當前關于主題k的興趣度

則用戶u的歷史興趣度表示為數組I_ku＝[I_1u,I_2u,…,I_Ku]

τ是內核參數，n-t的值代表第t時刻與當前時刻n之間的某一時刻。