[發明專利]一種融合頻繁項集的油田業務服務推薦方法

有效

• 申請號: 201811281920.X
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109410008B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 李克文;馬祥博;劉文英;于明洋
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q30/02;G06Q50/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種融合頻繁項集的油田業務服務推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

A.數據預處理

利用Python的RE模塊對油田業務服務的數據進行數據預處理；

B.計算頻繁項集

根據Apirori算法原理，計算油田業務服務數據的頻繁二項集及支持度，通過計算頻繁二項集兩項之間的時間間隔，結合時間信息定義賦值函數，賦予時間間隔小的油田業務服務較高的權值，時間間隔大的油田業務服務較小的權值，最終將權值進行累加得到頻繁二項集的組合支持度，賦值函數和組合支持度計算公式如下：

SUP_time＝SUP(item)+F (公式2)

公式1為賦值函數計算公式，其中F為賦值函數，F’為上一輪計算的賦值函數值，val為時間間隔的值，公式2為組合支持度計算公式，其中SUP_time為組合支持度，SUP(item)為頻繁項集的支持度；

C.推薦模型的建立

采用傳統的基于物品的協同過濾算法與頻繁項集的組合支持度相結合的方式建立油田業務服務推薦模型，用戶對油田業務服務的評分不僅是反應用戶喜愛度還包括用戶工作過程中的需求，若直接采用傳統的推薦算法基于用戶評分計算用戶的喜愛度建立推薦模型則忽略了用戶的工作需求部分，根據余弦相似度計算油田業務服務之間的余弦相似性，定義評分函數結合時間信息計算油田業務服務之間的相似性，由需求度計算公式計算用戶對油田業務服務的需求度，輸出需求度最高的三個服務，余弦相似度和需求度計算公式如下：

公式3是余弦相似度的計算公式，其中|N(i)|表示使用過油田業務服務i的用戶數，|N(j)|表示使用過油田業務服務j的用戶數，|N(i)|∩|N(j)|表示同時使用過油田業務服務i和j的用戶數量，公式4是需求度計算公式，其中w_ji表示油田業務服務之間的相似度，k表示權重參數，SUP_time表示組合支持度，freq表示頻繁項集；

D.實際檢測

獲得油田業務服務數據，輸入融合頻繁項集的油田業務服務推薦方法中，算法的輸出即為用戶的推薦結果。