[发明专利]一种个性化物联网实体推荐方法

权利要求书

1.一种个性化物联网实体推荐方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：采集用户历史数据，包括IoT实体评分、社交域和地理位置信息；

S2：数据抽象化：服务器端处理采集的用户历史数据，获取项目域自适应部分的输入、社交域自适应部分的输入和特征嵌入部分的输入；

S3：提取偏好特征：服务器端采用自适应偏好迁移(Adaptive Preference TransferIoT Entity,APTE)推荐模型，获取用户项目域和社交域的偏好特征；

S4：获取轻量级特征：采用轻量级卷积网络即使用两层网络代替复杂的卷积神经网络，获取实体项目和社交关系的最终特征表示；

S5：优化APTE推荐模型参数：采用基于频率的加权策略优化APTE推荐模型参数；

S6：用户推荐：当用户打开物联网终端设备时，服务器端使用优化后的APTE推荐模型计算匹配出对应的智慧实体状态数据，将Top-k个实体数据直接返回用户终端，并将用户反馈信息上传服务器端，完成整个实体推荐过程。

2.根据权利要求1所述的个性化物联网实体推荐方法，其特征在于，步骤S1中，所述IoT实体评分是物理实体的评分信息；所述社交域即用户与用户之间的社交关系信息；地理位置信息是指用户的地理位置映射信息。

3.根据权利要求1所述的个性化物联网实体推荐方法，其特征在于，步骤S2中，所述项目域自适应部分的输入包括用户与项目域的特定偏好嵌入u^I和项目域和社交领域之间共享的社交关系反馈嵌入u^C；所述社交域自适应部分的输入包括用户与社交域的特定偏好嵌入u^S和项目域和社交域之间共享的社交关系反馈嵌入u^C；所述特征嵌入部分的输入包括项目域和社交域的输入分别是和其中，n表示嵌入维度。

4.根据权利要求3所述的个性化物联网实体推荐方法，其特征在于，步骤S3中，APTE模型是利用注意力机制根据项目域和社交域自适应部分的输入分配非均匀权重，具体包括：

S31：将步骤S2获取的u^C,u^I,u^S输入每个域中的两层注意力机制网络，得到项目域和社交域共享反馈嵌入u^C的权重，计算公式为：

其中，和分别是项目域和社交域共享反馈嵌入u^C的权重，它们决定了在每个域中迁移的比例；表示项目域特定嵌入，表示社交域特定嵌入；α和β是自适应迁移的参数，是项目域的注意力，是社交域的注意力，d是嵌入向量的维度，k是注意机制网络的维度，σ是非线性激活函数ReLU；

S32：通过域自适应部分后，获取注意力机制权重，用softmax归一化表示为：

其中，和表示项目域和社交域共享注意力机制权重；和表示项目域和社交域特定注意力机制权重；

S33：根据步骤S32获得注意力机制权重后，计算用户u对项目域和社交域的偏好特征，计算公式为：

其中，和分别表示经过域自适应迁移部分后用户u对项目域和社交域的偏好特征。