[发明专利]一种时空关联对象推荐方法、终端设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种时空关联对象推荐方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：根据关联对象设定影响关联对象的关联性排序的多个指标，采集每个关联对象对应的各指标的值；S2：针对每个指标设定其值区间，同时设定值区间对应的得分区间，根据值区间和得分区间的区间边界，通过归一化函数计算各指标的得分；S3：将每个关联对象的所有指标的得分进行加权求和运算后，得到该关联对象的综合得分；S4：根据每个关联对象的综合得分的大小顺序对关联对象进行排序，根据排序结果进行推荐。本发明在低存储成本、低算力成本、以及海量时空关联信息下，将更可靠的时空关联信息靠前推荐出来，可应用与安防等领域，为使用者提供更可靠的线索。

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，尤其涉及一种时空关联对象推荐方法、终端设备及存储介质。

背景技术

随着大数据的发展，在数据挖掘、安防、商场客户挖掘等领域，时空关联算法不断呈现的同时，一个优秀的关联结果推荐算法也相当重要。现有的方法中一种是对单一指标进行排序推荐，一种是对各指标做统一最大最小值的无量纲归一化后加权。但是实际业务场景中各指标对应的得分情况不应该是线性的，而是当积攒到一定次数后就已经基本可信，再逐渐递增得分变化程度应该是趋于平缓增长的S曲线形式或逆S曲线形式。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种时空关联对象推荐方法、终端设备及存储介质。

具体方案如下：

一种时空关联对象推荐方法，包括以下步骤：

S1：根据关联对象设定影响关联对象的关联性排序的多个指标，采集每个关联对象对应的各指标的值；

S2：针对每个指标设定其值区间，同时设定值区间对应的得分区间，根据值区间和得分区间的区间边界，通过归一化函数计算各指标的得分；

S3：将每个关联对象的所有指标的得分进行加权求和运算后，得到该关联对象的综合得分；

S4：根据每个关联对象的综合得分的大小顺序对关联对象进行排序，根据排序结果进行推荐。

进一步的，影响关联对象的关联性排序的多个指标包括关联时间差和关联距离差。

进一步的，步骤S2中指标的值区间分别为：0≤XK1、K1≤XK2、XK2，对应的得分区间分别为：0≤YG1、G1≤YG2、1，其中，X表示值，K1和K2均表示值的区间边界，Y表示得分，G1和G2均表示得分的区间边界。

进一步的，通过归一化函数计算各指标的得分的计算公式为：

其中，e为自然底数，rank表示归一化参数。

一种时空关联对象推荐终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例上述的方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述的方法的步骤。

本发明采用如上技术方案，在低存储成本、低算力成本、以及海量时空关联信息下，将更可靠的时空关联信息靠前推荐出来，可应用与安防等领域，为使用者提供更可靠的线索。

附图说明

图1所示为本发明实施例一的流程图。

具体实施方式

为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。