[發明專利]一種基于時空維度用戶圖書借閱行為分析及興趣預測方法

有效

• 申請號: 202010680649.8
• 申請日: 2020-07-15
• 公開（公告）號: CN112069390B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 師昕;趙雪青;高全力;楊博;谷秀潔;高嶺
• 申請（專利權）人: 西安工程大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/2458;G06F16/28
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 弓長

1.一種基于時空維度用戶圖書借閱行為分析及興趣預測方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：

步驟1、對圖書借閱行為原始數據預處理，得到結構化的用戶借閱行為數據；

步驟2、對結構化的用戶借閱行為進行統計分析；

步驟3、構建基于時空維度用戶借閱行為分析模型，對單個用戶的借閱行為進行興趣分類，并從時空維度的角度對用戶興趣進行評分；

步驟4、對步驟3得到的用戶興趣評分進行歸一化排序，得到最終的興趣推薦順序及推薦比例；

所述步驟3具體包括以下步驟：

步驟3.1、根據中國圖書館圖書分類詞表對用戶感興趣的圖書類型進行層次化的規則分類；

步驟3.2、對用戶興趣標簽進行基于時空雙維度的評分；

步驟3.2.1、根據步驟3.1對用戶的每一次借閱行為進行興趣分類，并將用戶的借閱行為表示為集合U＝{T₁,T₂,...T_i}，其中1≤i≤M，M表示用戶興趣標簽數量；T_i表示每個興趣標簽，定義：

其中，表示T_i標簽中圖書的數量，表示T_i標簽中每本圖書的借閱時長，具體以天為單位；

步驟3.2.2、建立基于時空雙維度的用戶借閱興趣評價模型對每個興趣標簽T_i進行評分，如公式4所示，

步驟3.2.3、對借閱時長進行回歸分析使其滿足連續分布，并用使得概率密度函數得到最大值時的變量D作為衡量用戶興趣標簽時間維度的表征；

所述步驟4具體為，根據步驟3對用戶的的每個興趣標簽從時空雙維度的角度進行評價打分，得到評價集合對評價集合V進行歸一化處理，得到每個興趣標簽評價值的概率質量函數對進行從大到小的排序并與興趣標簽T_i組成元組數據，得到序列用以表征用戶圖書推薦的順序及比例。

2.根據權利要求1所述的一種基于時空維度用戶圖書借閱行為分析及興趣預測方法，其特征在于，所述步驟1中對圖書借閱行為原始數據預處理具體為，針對圖書館業務管理系統中導出的用戶借閱行為數據從用戶基本信息、群體數量、借閱時間、歸還時間、索書號、圖書類型方面進行數據整合。

3.根據權利要求1所述的一種基于時空維度用戶圖書借閱行為分析及興趣預測方法，其特征在于，所述步驟3.1具體按照以下步驟實施：

步驟3.1.1、對中國圖書館圖書分類詞表進行分析總結，建立用戶興趣分類規則；

步驟3.1.2、再根據用戶興趣分類規則，對用戶的每一條借閱數據，進行自頂向下的規則分類。

4.根據權利要求3所述的一種基于時空維度用戶圖書借閱行為分析及興趣預測方法，其特征在于，所述步驟3.1.1中分類規則的定義公式為：

R_i：(c_i)→y_i????(1)

其中，R_i表示規則序號，c_i為規則前件，y_i為分類標簽。

5.根據權利要求4所述的一種基于時空維度用戶圖書借閱行為分析及興趣預測方法，其特征在于，所述規則前件c_i為：

c_i＝(x₁＝v₁)∧(x₂＝v₂)∧(x₃＝v₃)...∧(x_n＝v_n)????(2)

其中x＝{x₁,x₂,...x_n}代表某圖書分類號的矢量化表示，元素x_i和v_i均代表分類號某位的值。

6.據權利要求1所述的一種基于時空維度用戶圖書借閱行為分析及興趣預測方法，其特征在于，所述概率質量函數為：

其中，M表示用戶興趣標簽數量。