哈尔滨工业大学赵蓁翔获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种面向个人和群体的行为互联网建模与预测推荐方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117076768B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202311012252.1,技术领域涉及:G06F16/9535;该发明授权一种面向个人和群体的行为互联网建模与预测推荐方法是由赵蓁翔;王忠杰;贺祥;刘明义;胡睿涵;徐汉川设计研发完成,并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向个人和群体的行为互联网建模与预测推荐方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种面向个人和群体的行为互联网建模与预测推荐方法,所述方法包括如下步骤:步骤1:建立基于超图的行为互联网行为偏好模型;步骤2:基于步骤1的模型抽取行为之间的关系;步骤3:基于步骤2的行为关系发现用户的行为模式;步骤4:基于步骤2的行为关系和步骤3的行为模式预测用户的行为趋势;步骤5:基于步骤2、步骤3、步骤4为用户进行个性化的服务推荐。本发明提出了行为互联网的模型,通过因果推断和关系发现得到个性化行为互联网,并利用基于外部知识的深度学习方法进行推荐,提高了对于个体和群体的推荐效率和效果,克服了传统的基于深度学习的推荐方法难以充分利用个性化知识的缺点,实现了服务的个性化高效推荐。
本发明授权一种面向个人和群体的行为互联网建模与预测推荐方法在权利要求书中公布了:1.一种面向个人和群体的行为互联网建模与预测推荐方法,其特征在于所述方法包括如下步骤: 步骤1:建立基于超图的行为互联网行为偏好模型,其中:表示IoB中的节点,表示节点之间的边,即行为之间的关系;所述,;表示行为类型;表示行为发生时的上下文;表示行为发生的内容,即用户读取或生成的服务资源和信息;表示行为所绑定的服务,表示行为所绑定的服务的集合,表示IoB系统中行为节点的数目;,,其中,为关系的具体类型,取值范围为,表示时序关系,表示因果关系,表示上下文关系,表示共同关系,表示配合关系;指的是两个行为之间的转移概率,即当前行为发生之后,某个行为发生的概率;指的是行为所依附的上下文属性,当为context时,该属性存在;表示IoB系统中行为关系的数目;关联矩阵表达为: 其中,若,则表示超关系关联了行为,否则,超关系与行为没有关联; 若两个行为之间存在普通关系,则会形成一个三元组,表示行为1和行为2之间形成了关系e,两个行为来自不同的人和,他们的行为互联网分别为和,行为,行为,这时,构成的三元组为; 若多个行为之间存在超关系,则会形成由超图的方式所表示的关联矩阵,存储所有超关系所关联的行为节点,其中,为IoB中所有行为节点的数量,为IoB中所有超关系的数量; 步骤2:基于步骤1的模型抽取行为之间的关系,关于普通边生成,通过关系挖掘的手段实现,在学习的过程中增强有关联的行为,过滤掉没有关联的行为,得到的关系矩阵,元素的取值为0或1,为IoB系统涉及到的行为类型;关系矩阵转化成一张图,这张图表示用户抽象维度的IoB,表示用户行为类型之间的关系;在抽象IoB的基础上,通过可解释的机器学习逐个分析行为实例,将行为实例连接起来构成一张具体的IoB; 步骤3:基于步骤2的行为关系发现用户的行为模式,具体步骤如下: 根据用户不同时刻更新得到的关系矩阵作为输入,通过分析关系矩阵的演化历史,将用户一段时间内的行为模式根据以下规则分为五类: 1若用户的行为关系无明显演化,则为稳定模式; 2若用户的行为关联倾向持续增长,则为膨胀模式; 3若用户的行为关联倾向持续降低,则为衰减模式; 4若用户的行为关系周期性演化,则为周期模式; 5若用户的行为关系演化无明显模式,则为波动模式; 上述过程定义为: 其中是模式分类算法,推理出每个行为关系行为模式;为行为模式矩阵; 步骤4:基于步骤2的行为关系和步骤3的行为模式预测用户的行为趋势,即预测用户未来的个性化行为关系,具体步骤如下: IoB处在一个不断更新的状态,每次更新时都会有新的行为节点产生,并在不破坏已有的网络结构基础上生成新的行为关系,从而生成一个包含了用户最新行为偏好的行为互联网,为更新时刻,每次更新IoB产生的快照作为序列,用于预测下一时刻的行为关系矩阵; 步骤5:基于步骤2、步骤3、步骤4为用户进行个性化的服务推荐,具体步骤如下: 步骤51:利用行为普通关系进行服务推荐 对于基于普通关系的服务推荐定义如下: 其中,为推荐算法,为群体用户历史行为,为推荐的服务,即预测的个体行为所绑定的服务; 步骤52:利用行为共同关系进行服务推荐 对于超关系中的共同关系的服务推荐定义如下: 其中,为推荐算法,为当前时刻的超关系关联矩阵; 步骤53:利用行为配合关系进行服务推荐 基于配合关系的服务推荐定义如下: 其中,为推荐算法,为用户群体所追求的目标。
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