[发明专利]一种基于主题标签的跨域推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于主题标签的跨域推荐方法，适用于普遍的跨域场景下用户推荐问题。包括如下步骤：输入用户标签数据集并提取所需集合；过滤标签集合T中低相关标签得到Ts；将标签信息进行低维下特征向量的融合得到Ts_model；通过LDA主题模型聚类Ts得到TFs_model；引入多域标签的依赖关系映射，生成跨域模型CTFs_model；加载CTFs_model，开放接口CTFs API处理终端请求，得到跨域行为特征处理结果集存于Web服务器并将相关推荐预测信息返回给调用终端。本发明结合改进的跨域场景下用户以及物品的属性特征信息识别技术，可有效获取一种准确度最高的目标用户对物品评分预测的结果集，使在跨域场景下对目标用户的评分预测结果更加准确，增加了对目标用户跨域推荐的使用价值。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种基于主题标签的跨域推荐方法。

背景技术

近些年计算机技术的迅猛发展和在线社交媒体数据信息的海量化，使人们逐渐开始关注使用计算机手段对跨域用户的兴趣特征进行追踪与识别。在跨域场景中去检测及跟踪处理多个目标的兴趣特征信息，这在线社交媒体等地方具有重要实际意义，不光可以为社交平台提供有效的特征信息结果集，还能为跨多域的用户提供可靠的物品推荐。为此本发明提出了一种基于主题标签的跨域推荐方法及系统，以主题建模的方式，对物品标签中所包涵的语义信息进行提取，实现跨域场景下的兴趣推荐算法模型。通过引入标签的语义信息，该模型解决了多域中缺乏共享用户信息的情景下，仍然可以利用辅助域的标签及评分属性信息来完成跨域的用户兴趣关联与推荐，提升了对目标域用户物品评分预测的效果，增加了跨域场景下用户兴趣特征信息识别的使用价值。

朱全银等人已有的研究基础包括:Quanyin Zhu,Sunqun Cao.A NovelClassifier-independent Feature Selection Algorithm for ImbalancedDatasets.2009,p:77-82；李翔,朱全银.联合聚类和评分矩阵共享的协同过滤推荐[J].计算机科学与探索,2014,8(6):751-759；Quanyin Zhu,Yunyang Yan,Jin Ding,JinQian.The Case Study for Price Extracting of Mobile Phone Sell Online.2011,p:282-285；Quanyin Zhu,Suqun Cao,Pei Zhou,Yunyang Yan,Hong Zhou.Integrated PriceForecast based on Dichotomy Backfilling and Disturbance FactorAlgorithm.International Review on Computers and Software,2011,Vol.6(6):10891093；Ma S,Cao M,Li J,et al.A Face Sequence Recognition Method Based onDeep Convolutional Neural Network[C]//2019 18th International Symposium onDistributed Computing and Applications for Business Engineering and Science(DCABES).IEEE,2019:104-107；朱全银等人申请、公开与授权的相关专利：朱全银,刘涛,严云洋,高尚兵等.一种基于OpenCV的建筑图纸标签信息检测方法.中国专利公开号:CN109002824A,2018.12.14；朱全银,许康,宗慧,冯万利等.一种基于Faster-RCNN模型的建筑构件提取方法.中国专利公开号:CN109002841A,2018.12.14；冯万利,严云洋,杨茂灿,朱全银等人.一种身份认证系统的智能终端IC卡授权与管理方法.中国专利公开号:CN107016310B,2019.12.10；朱全银,于柿民,胡荣林,冯万利等.一种基于知识图谱的专家组合推荐方法.中国专利公开号:CN109062961A,2018.12.21；朱全银,马思伟,曹猛,李佳冬等.一种多目标跟踪及面部特征信息识别方法.中国专利公开号:CN111914613A,2020.11.10；肖绍章,倪金霆,朱全银,陈小艺,马思伟等.一种基于区块链互证和卷积神经网络的凭证式记账方法.中国专利公开号:CN110188787B,2020.11.03.