[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)挖掘方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)及電子設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910165376.0
• 申請(qǐng)日: 2019-03-05
• 公開（公告）號(hào): CN111666481A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉珂;鄭瑞峰;于均均;蔣龍龍;張文翔;牛慧倩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535;G06Q30/06
• 代理公司: 北京律智知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11438
• 代理人: 袁禮君;闞梓瑄

1.一種數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，包括：

確定與各客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

利用多個(gè)預(yù)定算法計(jì)算所述物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中的各物品之間的第一相似度；

確定各所述預(yù)定算法的權(quán)重，根據(jù)各所述第一相似度以及各所述算法的權(quán)重得到物品之間的第二相似度；

根據(jù)所述第二相似度確定與第一物品滿足相似閾值的第二物品，確定所述第二物品對(duì)應(yīng)的客戶端標(biāo)識(shí)；

根據(jù)所述第二物品對(duì)應(yīng)的客戶端標(biāo)識(shí)確定所述第一物品的待推薦客戶端標(biāo)識(shí)，以便根據(jù)待推薦客戶端標(biāo)識(shí)將所述第一物品推薦給對(duì)應(yīng)的客戶端。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，所述確定與各客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括：

將預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)各客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中物品種類滿足預(yù)設(shè)數(shù)量的數(shù)據(jù)篩選出來，得到所述物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，所述利用多個(gè)預(yù)定算法計(jì)算所述物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中的各物品之間的第一相似度包括：

根據(jù)所述各客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，計(jì)算客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的各物品的第一指標(biāo)；

根據(jù)所述物品的所述第一指標(biāo)確定所述客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)所述物品的評(píng)分，以得到各所述客戶端對(duì)所述物品的平均評(píng)分；

根據(jù)所述物品的平均評(píng)分計(jì)算所述物品之間的第一相似度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，所述確定各所述預(yù)定算法的權(quán)重，根據(jù)各所述第一相似度以及各所述算法的權(quán)重得到物品之間的第二相似度包括：

確定各所述預(yù)定算法的權(quán)重；

對(duì)多個(gè)所述預(yù)定算法得到的物品之間的多個(gè)第一相似度進(jìn)行加權(quán)求和，得到所述物品之間的第二相似度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第二物品對(duì)應(yīng)的客戶端標(biāo)識(shí)確定所述第一物品的待推薦客戶端標(biāo)識(shí)，以便根據(jù)待推薦客戶端標(biāo)識(shí)將所述第一物品推薦給對(duì)應(yīng)的客戶端包括：

從所述第二物品對(duì)應(yīng)的客戶端標(biāo)識(shí)中篩去與所述第一物品對(duì)應(yīng)的客戶端標(biāo)識(shí)得到所述第一物品的待推薦客戶端標(biāo)識(shí)；

將所述第一物品推薦給所述待推薦客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的客戶端，以使所述客戶端顯示所述第一物品的信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，利用多個(gè)預(yù)定算法計(jì)算所述物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中的各物品之間的第一相似度之前，還包括：

根據(jù)所述物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)計(jì)算所述物品之間的支持度；

篩去所述支持度不滿足預(yù)設(shè)閾值的物品。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)挖掘方法，其特征在于，根據(jù)待推薦客戶端標(biāo)識(shí)將所述第一物品推薦給對(duì)應(yīng)的客戶端之后，還包括：

計(jì)算推薦效果步驟，所述計(jì)算推薦效果步驟包括根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)的所述待推薦客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)確定推薦的效果指標(biāo)；

根據(jù)所述推薦的效果指標(biāo)更新各所述預(yù)定算法的權(quán)重，以更新所述第一物品的待推薦客戶端標(biāo)識(shí)；

判斷所述推薦的次數(shù)是否滿足預(yù)設(shè)數(shù)量，若不滿足，則將所述第一物品推薦給更新后的待推薦客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的客戶端，轉(zhuǎn)至計(jì)算推薦效果步驟；若滿足，則從多個(gè)推薦的效果指標(biāo)中確定最優(yōu)效果指標(biāo)；

確定所述最優(yōu)效果指標(biāo)對(duì)應(yīng)的各所述預(yù)定算法的權(quán)重為各所述算法的最終權(quán)重。

8.一種數(shù)據(jù)挖掘裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，用于確定與各客戶端標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

第一相似度計(jì)算單元，用于利用多個(gè)預(yù)定算法計(jì)算所述物品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中的各物品之間的第一相似度；

第二相似度計(jì)算單元，用于確定各所述預(yù)定算法的權(quán)重，根據(jù)各所述第一相似度以及各所述算法的權(quán)重得到物品之間的第二相似度；

客戶端標(biāo)識(shí)確定單元，用于根據(jù)所述第二相似度確定與第一物品滿足相似閾值的第二物品，確定所述第二物品對(duì)應(yīng)的客戶端標(biāo)識(shí)；

物品推薦單元，用于根據(jù)所述第二物品對(duì)應(yīng)的客戶端標(biāo)識(shí)確定所述第一物品的待推薦客戶端標(biāo)識(shí)，以便根據(jù)待推薦客戶端標(biāo)識(shí)將所述第一物品推薦給對(duì)應(yīng)的客戶端。