[發明專利]一種基于大數據的信息推薦系統

有效

• 申請號: 202010154935.0
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111382357B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 高云峰
• 申請（專利權）人: 吉林農業科技學院
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9532
• 代理公司: 北京卓特專利代理事務所(普通合伙) 11572
• 代理人: 段宇

1.一種基于大數據的信息推薦系統，其特征在于，包括數據采集模塊、數據分區模塊，數據挖掘分析模塊、數據存儲模塊、信息推薦模塊，終端模塊，云端模塊，

所述數據分區模塊用于確定訓練數據RDD_train的最佳分區數量

所述信息推薦模塊將數據挖掘分析模塊輸出的推薦信息執行默認推薦；

所述數據挖掘分析模塊訓練大數據分析模型的神經網絡參數和判斷規則，確定最優的參數和判斷規則，神經網絡參數中的每個節點代表一個接受輸入數據并產生輸出數據的函數，將每個節點的輸出用作下一個節點的輸入，依此類推，具體包括以下步驟：

S21.將RDD_train分為個區塊，即其中，分別為區塊的訓練數據；

S22.令p_r為用戶表達等級r∈[r_min，r_max]的概率，定義一組相關概率P＝(p_r(1)，p_r(2)，...，p_r(k))，其中k表示用來反映用戶意見的概率數；

S23.為每個用戶u∈U提供一組評級R_u，其中U表示用戶集；

S24.為每個項目i∈I提供的一組用戶意見評級R_i，其中I表示項目集；

S25.對每個用戶u∈U做以下步驟：

根據等式A_u＝T(X＝R_u)＝(r_u,i1…，r_u,i|l|)，映射每個輸入實例X∈R|X|到相關表示A∈R|A|中，即將R_u表示為A_u，其中l表示項目總數量，r_u,i1…，r_u,i|l|分別表示用戶u對項目i1…i|l|的評級；

通過等式估算用戶u的評級行為V_u；

結束循環；

S26.同理，對每一個項目i∈I做以下步驟：

根據等式A_i＝T(X＝R_i)＝(r_U1,i,…,r_U|u|,i)；將R_i表示為A_i；其中|u|表示用戶總數量，r_U1,i,…,r_U|u|,i分別表示用戶U1,…,U|u|對項目i的評級；

通過估算用戶對項目i的意見V_i；其中r_u,i表示用戶u對項目i的評級；

結束循環；

S27.對每一個用戶u做以下步驟：

基于用等式計算γ_u；這里參數γ_u表示最優值，該最優值控制相對于不同用戶u之間的交互，Z表示等號右邊的函數；

考慮到每個用戶u的個性化行為的影響，通過最小化以下損失函數直接估算參數β_u，β_u為獲得用戶u行為調整后的喜好程度：

基于用等式計算β_u；其中G表示等號右邊的函數；

基于用等式計算ω_u；ω_u表示初始參數，F表示等號右邊的函數；

通過計算最佳值這里B(x)示改善估計行為的相關值；

結束循環；

所述信息推薦模塊對用戶u和項目i的預測等級通過下式進行計算：

其中β_u，γ_u，是訓練模型的參數，r_u,i是預測用戶u的未知偏好，涉及考慮用戶u個性化行為的最佳表示即大多數用戶對項目i的觀點表示為V_i；最后將推薦信息通過終端模塊呈獻給用戶。