[發明專利]基于威客-任務-標簽三方圖的威客任務推薦方法

有效

• 申請號: 201810034199.8
• 申請日: 2018-01-15
• 公開（公告）號: CN109711653B
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 廈門一品威客網絡科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 北京科領智誠知識產權代理事務所(普通合伙) 11782
• 代理人: 陳士騫

1.一種基于威客-任務-標簽三方圖的針對威客網站的個性化任務推薦方法，包括以下幾個步驟：

(1)根據威客和任務的歷史交互數據初始化威客-任務-標簽三方圖；

(2)在威客-任務二分圖上進行一次資源的擴散和轉移，把任務上的資源分配到威客上，然后再重新分配回任務上；與此同時，在任務-標簽二分圖上也進行一次資源的擴散和轉移，把任務上的資源分配到標簽上，然后再重新分配回任務上；

(3)將威客-任務二分圖和任務-標簽二分圖上重新分配到任務上的資源按一定權重進行整合，并根據整合后的資源分布，按照從大到小的順序進行任務推薦；

所述的步驟(1)中的根據威客和任務的歷史交互數據初始化威客-任務-標簽三方圖；具體的，假設初始情況下，每個任務上都存在著一種資源，資源越多的任務對威客的吸引力越大，該任務越值得被推薦給威客；給定一個威客U_i，設定他的初始資源向量為：

f_j(U_i)＝a_ij，j＝1，2，…，m

此時是一個由0和1組成的長度為m的向量，代表著每一個任務的初始資源分布，即如果威客U_i完成過該任務，則設這個任務上的初始資源為1，反之，則設這個任務上的初始資源為0；其中，不同威客的不同的初始資源分布代表著不同威客的個性化偏好；

所述的步驟(2)中威客-任務二分圖和任務-標簽二分圖上的資源轉移；對于威客-任務二分圖，任務把這個資源平均分配到每一個與它相鄰的威客上，如果威客完成過該任務，則認為他們相鄰；這樣經過第一次擴散，資源就從任務轉移到了威客上；具體的，首先獲取每種任務相鄰的威客數，然后計算任務平均分配到每個威客上的資源大小；對于每個威客，匯總他所有相鄰任務上的平均分配后的資源的總和；此時完成了第一次擴散，資源已經從任務上轉移到了威客上；接下來威客通過第二次擴散把他們收到的資源平均重新分配到與他們相鄰的任務上；與把資源從任務分配到威客上類似，首先獲取每一個威客相鄰的任務數，然后計算平均分配到每一個任務上的資源大?。粚τ诿總€任務，匯總所有和它相鄰的威客上的平均分配后的資源總和得到最終的任務資源分布；任務資源分布具體的計算公式如下：

其中，表示威客l的相鄰任務的個數，f_s表示任務s上的初始資源數，表示任務s的相鄰威客的數目；

對于任務-標簽二分圖，任務把資源平均分配到每一個與它相鄰的標簽上，如果任務包括該標簽，則認為他們相鄰；這樣經過第一次擴散，資源從任務上轉移到了標簽上；標簽通過第二次擴散把他們收到的資源平均重新分配到與他們相鄰的任務上；根據兩次擴散后任務上的資源的大小對任務進行排序，把資源值最大的前N個任務推薦給用戶；兩次擴散后，最終的任務資源分布表示為：

其中，表示標簽l的相鄰任務的個數，f_s表示任務s上的初始資源數，表示任務s的相鄰標簽的數目；對所有的用戶進行循環處理，得到對所有用戶的推薦結果；

所述的步驟(3)中將任務上重新分配的資源按一定權重進行整合；具體的，設定一個參數α來表示威客-任務二分圖和任務-標簽二分圖在給任務資源上的權重分配，表示為：

α是一個調節參數，在極端情況下，α＝1和α＝0分別代表只按威客-任務二分圖算法或只按任務-標簽二分圖算法來計算。