[发明专利]一种高效的社区信息服务系统

权利要求书

1.一种高效的社区信息服务系统，其特征在于，包括数据层、服务层和展示层，所述数据层包括图片数据存储模块和数据访问模块，所述图片数据存储模块用于存储社区周边图片数据，所述数据访问模块用于向服务层提供数据访问接口，所述服务层通过访问接口获取图片数据，所述服务层包括用户描述模块和图片推荐模块，所述用户描述模块用于获取用户信息，对用户进行识别，所述图片推荐模块用于向不同用户推荐图片，所述展示层包括服务调用模块和显示模块，所述服务调用模块用于从服务层调取图片推荐结果，并将推荐结果发送至显示模块，所述显示模块用于显示调用的图片。

2.根据权利要求1所述的高效的社区信息服务系统，其特征在于，所述显示模块为高清显示器。

3.根据权利要求2所述的高效的社区信息服务系统，其特征在于，所述图片推荐模块包括一次处理单元、二次处理单元、三次处理单元和四次处理单元，所述一次处理单元用于获取用户对图片的评分，所述二次处理单元用于根据评分确定用户对图片的评分矩阵，所述三次处理单元用于查找与待推荐用户相似的近邻用户，所述四次处理单元用于根据近邻用户向待推荐用户推荐图片。

4.根据权利要求3所述的高效的社区信息服务系统，其特征在于，所述二次处理单元用于确定用户对图片的评分矩阵：评分矩阵采用下式确定：RU＝[p_ik]_m×n，在式子里，p_ik表示第i个用户u_i对第k个图片x_k的评分，m表示用户的数量，n表示图片的数量，RU表示评分矩阵，如果用户未对某图片评分，则对应得评分为0，评分越高，表示用户对图片的喜好程度越大。

5.根据权利要求4所述的高效的社区信息服务系统，其特征在于，所述三次处理单元包括第一选择子单元、第二选择子单元和综合选择子单元，所述第一选择子单元用于确定待推荐用户与其它用户的第一相似度，所述第二选择子单元用于确定待推荐用户与其它用户的第二相似度，所述综合选择子单元用于根据第一相似度和第二相似度确定待推荐用户的近邻用户。

6.根据权利要求5所述的高效的社区信息服务系统，其特征在于，所述第一选择子单元用于确定待推荐用户与其它用户的第一相似度，具体为：设用户u_i和用户u_j共同评分的图片集合为U_ij，第一相似度采用下式计算：

在式子里，p_ic和p_jc分别表示用户u_i和用户u_j对图片x_c的评分，p_i和p_j分别表示用户u_i和用户u_j对所有图片的评分的平均值，MH₁(u_i,u_j)表示用户u_i和用户u_j的第一相似度；第一相似度值越大，则用户的相似性越大，反之，则相似性越小。

7.根据权利要求6所述的高效的社区信息服务系统，其特征在于，所述第二选择子单元用于确定待推荐用户与其它用户的第二相似度，具体为：将每一个用户对所有图片的评分作为一个n维向量，设用户u_i和用户u_j的评分向量分别记作I＝[p_i1,p_i2,…,p_in]和J＝[p_j1,p_j2,…,p_jn]，所有图片集合为X，第二相似度采用下式计算：

在式子里，p_ik和p_jk分别表示用户u_i和用户u_j对图片x_k的评分，MH₂(u_i,u_j)表示用户u_i和用户u_j的第二相似度；所述第二相似度值越大，则用户的相似性越大，反之，则相似性越小；所述综合选择子单元用于根据第一相似度和第二相似度确定待推荐用户的近邻用户：根据第一相似度和第二相似度计算用户的相似性因子：

在式子里，DT(u_i,u_j)表示用户u_i和用户u_j的相似性因子；所述相似性因子越大，表示用户之间的相似性越高；将相似度高的用户作为待推荐用户的近邻用户。