[發明專利]一種基于變異系數法的油田云應用組件推薦方法

在審

• 申請號: 201910227492.0
• 申請日: 2019-03-25
• 公開（公告）號: CN110069705A
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發明（設計）人: 赫俊民;劉長治;蘇衛;侯樹杰;李虎;張靜;楊玉軍;史紀強;揭景榮
• 申請（專利權）人: 中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司勝利油田分公司物探研究院
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

本發明公開了一種基于變異系數法的油田云應用組件推薦方法，包括以下步驟：S1、油田云應用組件日志數據采集；S2、數據歸一化處理；對油田應用組件評價矩陣進行歸一化處理，來消除不同指標間的量綱差異，使各指標的數值映射到區間[0,1]之間，得到規范化評價矩陣；S3、利用變異系數法構建虛擬評分矩陣；S4、推薦模型的建立；采用基于用戶的協同過濾算法與變異系數法相結合的方式建立油田云應用組件推薦模型，采用變異系數法從多維度分析并模擬用戶評分，根據Jaccard公式計算油田云用戶之間的相似性，由興趣度計算公式計算用戶對油田云應用組件的興趣度，興趣度值即為用戶的推薦結果。

技術領域

本發明涉及油田云技術領域，尤其涉及一種基于變異系數法的油田云應用組件推薦方法。

背景技術

近年來油田企業信息化建設日趨完善，油田云每天產生的應用組件日志數據量巨大，信息過載問題日益嚴重。用戶如何在海量的油田云應用組件中快速找到自己需要的應用組件是油田云亟需解決的問題。

眾所周知，為了解決信息過載問題，已經有無數的科學家和工程師提出了很多較好解決方案。隨著大數據時代的到來，油田云中數據呈指數級增長，面對前所未有的數據量，傳統推薦技術正向著與大數據技術結合的方向發展。目前，各種新的推薦技術仍是學術界的研究熱點。

傳統的推薦方法是基于用戶評分數據建立推薦模型，計算用戶對物品的需求程度，由于油田云應用組件缺少用戶的顯式反饋數據，即用戶對應用組件的評分缺失，無法直接通過用戶評分建立推薦模型。若根據油田云用戶的使用記錄采用0-1模擬用戶評分，則忽略了用戶使用頻率和應用組件的應用范圍部分，使推薦結果具有一定程度的偏差，無法得到準確的推薦結果。

發明內容

本發明目的是針對傳統推薦方法在油田云應用組件中面臨的問題，本發明提供一種新的基于變異系數法的油田云應用組件推薦方法。

為了實現上述目的，本發明的技術方案是：

一種基于變異系數法的油田云應用組件推薦方法，包括以下步驟：

S1、油田云應用組件日志數據采集；利用油田應用組件的日志對用戶的應用組件使用記錄進行采集，通過過濾獲取用戶對各應用組件的訪問量及各組件自身的應用范圍，并利用這兩項指標構建針對每位用戶的油田應用組件評價矩陣X：

其中m代表有m項指標，n代表有n個油田應用組件；

S2、數據歸一化處理；對油田應用組件評價矩陣進行歸一化處理，來消除不同指標間的量綱差異，使各指標的數值映射到區間[0，1]之間，得到規范化評價矩陣；

S3、利用變異系數法構建虛擬評分矩陣；采用變異系數法來衡量各指標取值的差異程度，直接利用各項指標所包含的信息，通過計算得到指標的權重，首先計算每個評價指標的平均值、標準差，然后計算每個指標的變異系數，進而計算每個指標的權重，最后計算每個油田應用組件的總分，運算公式如下：

其中V_i是第i項指標的變異系數，σ_i是第i項指標的標準差，是第i項指標的平均值，w_i為各指標的權重，r_j為每個油田應用組件的總分，也作為用戶對每個油田應用組件的模擬評分；

S4、推薦模型的建立；采用基于用戶的協同過濾算法與變異系數法相結合的方式建立油田云應用組件推薦模型，采用變異系數法從多維度分析并模擬用戶評分，根據Jaccard公式計算油田云用戶之間的相似性，由興趣度計算公式計算用戶對油田云應用組件的興趣度，興趣度值即為用戶的推薦結果；Jaccard相似度計算公式如下所示：