[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 |
| 地址: | 361000 福建省廈*** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 任務 標簽 三方圖 推薦 方法 | ||
本發明提供一種針對威客任務的推薦方法,采用威客?任務?標簽三分圖模型,將威客的歷史信息與任務的標簽相結合,使威客與任務之間可以更好的匹配,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。
技術領域
本發明涉及個性化推薦領域,尤其涉及一種針對威客網站的任務推薦方法。
背景技術
隨著信息通訊技術和互聯網技術的高速發展,我們逐漸進入了大數據時代。人們被信息爆炸所產生的海量數據所包圍,導致信息過載的問題,反而降低了信息的使用效率。個性化的推薦系統就成為了信息超載問題的一個非常有潛力的解決辦法,它通過分析用戶的興趣特征,物品的屬性特征,用戶歷史行為記錄等信息,挖掘用戶潛在興趣,預測用戶的喜好,將用戶更感興趣的信息推薦給相應的用戶,從而達到個性化推薦的效果。
從本世紀初,互聯網開始加速發展,各種創新型應用和互聯網新概念不斷出現,如何利用互聯網進行知識管理已引起互聯網界和知識管理學界諸多學者的高度關注。威客模式就是在這個大背景下產生的,它是一種利用互聯網進行知識管理的網絡創新模式。威客主要指一群通過網絡平臺將自己的知識、技能、專長、經驗等等傳授給別人并且換取實際經濟收益的人。威客模式的出現給我們的生活帶來了極大的便利,不僅可以解決搜索引擎無法創造性的給出答案的問題,提高用戶使用互聯網的積極性,還可以提供一種靈活的就業方式,豐富互聯網服務的類型。
然而威客模式也有其不完善的地方,雇主與威客之間互相并不了解,常常會出現信息不匹配的情況,從而出現雇主找不到合適的威客來幫他解決問題,威客找不到適合他的任務來完成的情況,而一個基于威客的推薦系統恰好可以解決這些問題。基于威客的推薦系統就是給雇主提供最適合完成他們任務的威客,給威客匹配最適合他們解決的任務,從而最大程度上的縮短雇主與威客之間的距離。
標簽是用來標注信息的一種手段,Vig等人在MovieLens電影標簽數據集上,通過分析用戶的標注行為以及對電影和標簽的評分行為,預測用戶對于標簽的喜好(詳見VigJ,Sen S,Riedl J.Tagsplanations:explaining recommendations using tags[C]//International Conference on Intelligent User Interfaces.ACM,2009:47-56.)。基于標簽的推薦算法很容易理解和實現,但不夠系統化和理論化。而基于圖的推薦算法彌補了這方面的不足,通過標簽和圖的結合,使推薦變得數學化、嚴謹化。Zhou等人將個性化推薦問題引入到二分網絡中,其中用戶作為二分圖中的一類節點,物品作為二分圖中的另一類節點,用戶對于物品的評價或操作等行為作為節點之間的邊。同一類節點之間可以通過另一類節點計算關聯權值,計算方式采用基于二分網絡的資源分配方式(詳見Zhou T,Ren J,Medo M,Zhang Y-C(2007)Bipartite network projection and personalrecommendation.Phys Rev E 76:046115)。
發明內容
基于上述背景技術,本發明提供一種針對威客網站的任務推薦方法,采用威客-任務-標簽三分圖的模型,充分利用各種數據信息,將威客和任務的歷史信息與任務的標簽相結合,從而為威客進行全面的個性化推薦,使得威客與任務之間可以更好的匹配,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;
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