基于协同过滤的个性化屏幕推荐方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910256976.8 (22)申请日 2019.04.01 (71)申请人 湖北工业大学 地址 430068 湖北省武汉市洪山区南李路 28号 (72)发明人 姜玉菡武明虎吴敏朱莉 赵楠马旭如乐元欣吕松南 丁先之万其轩 (74)专利代理机构 武汉帅丞知识产权代理有限 公司 42220 代理人 刘丹朱必武 (51)Int.Cl. G06F 16/2457(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06K 9/62(2。

2、006.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 一种基于协同过滤的个性化屏幕推荐方法 (57)摘要 本发明公开一种基于协同过滤的个性化屏 幕推荐方法， 包括： (1)提取数据库中的用户对屏 幕的评分表、 屏幕GPS定位信息表及用户信息表； (2)根据屏幕定位坐标信息通过K-means算法对 屏幕进行聚类， 将屏幕分成k类(簇)； (3)分别对 每一类屏幕建立用户-屏幕倒查表， 建立完整的 用户对屏幕的评分表； (4)分别计算出目标用户 与其他用户的相似度； (5)计算用户对屏幕i的感 兴趣程度， (6)设定兴趣程度阈值， 将大于这个阈 值的屏幕推荐给目标用户； (7)。

3、将推荐给目标用 户的屏幕， 根据兴趣程度进行降序排列。 本发明 利用K-means聚类算法和基于用户的协同过滤算 法能有效地帮助广告投放商快速准确的检索出 自己想要的屏幕， 提高广告的投放效率。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 110188120 A 2019.08.30 CN 110188120 A 1.一种基于协同过滤的个性化屏幕推荐方法， 其特征在于， 包括以下步骤： (1)对数据库中用户信息表及屏幕评分表进行预处理， 屏幕评分表是每个用户通过移 动终端购买各种屏幕播放时间段后对屏幕评分后的数据表， 其中各种屏幕包括户外LED屏、 户外液晶显示屏、 电梯广告屏； 然后将数据库。

4、中的用户对屏幕的评分表、 屏幕GPS定位信息 表及用户信息表提取出来； (2)根据屏幕定位坐标信息通过K-means算法对屏幕进行聚类， 将屏幕分成k类/簇； (3)分别对每一簇屏幕建立用户-屏幕倒查表， 对还没有评价行为的屏幕进行补零， 建 立完整的用户对屏幕的评分表； (4)分别计算出目标用户与除目标用户外的其他用户的相似度； (5)计算用户对屏幕i的感兴趣程度， 将目标用户对未评价的屏幕感兴趣程度分别计算 出来； (6)设定兴趣程度阈值， 将大于这个阈值的屏幕推荐给目标用户； (7)将推荐给目标用户的屏幕， 根据兴趣程度进行降序排列输出。 2.根据权利要求1所述的基于协同过滤的个性化屏幕。

5、推荐方法， 其特征在于： 步骤(1) 中对数据预处理， 将数据库中屏幕GPS定位信息表以及用户信息表和用户对屏幕的评分表 提取出来， 建立屏幕定位坐标信息表。 3.根据权利要求2所述的基于协同过滤的个性化屏幕推荐方法， 其特征在于： 步骤(2) 包括以下子步骤： 第一步， 根据屏幕定位坐标信息表及用户对屏幕的评分表提取出包含屏幕的定位信息 及评分的数据集， 随机在数据集Dx1,x2,xj中， 选取k个样本作为初始聚类中心 1, 2, k， 其中xj代表屏幕样本， 其包含两个属性： 坐标及评分；i， 1ik， 作为初始聚类 中心的屏幕， 其包含两个属性： 坐标及评分； j代表屏幕数量； 第二步，。

6、 根据公式计算屏幕样本xj与各个初始聚类中心的屏幕 i， 1ik， 的距离， Ci代表着屏幕样本间距离小的划分为一类， E代表着屏幕样本与聚类中 心的距离； 第三步， 将剩余屏幕样本划分至与聚类中心的距离E最小的类别中， 分配完成CC1, C2,Ci,Ck， 采用平均值法再次计算每一类别的聚类中心， 重复第二步， 不断迭代更新使 屏幕样本与最终的聚类中心 i的距离E最小， 最后将屏幕样本划分为k类。 4.根据权利要求3所述的基于协同过滤的个性化屏幕推荐方法， 其特征在于： 步骤(3) 和步骤(4)中将用户ID与屏幕ID关联起来， 并分别建立每类屏幕完整的用户-屏幕倒查表， 根据用户-屏幕倒查表。

7、计算目标用户与除目标用户外的其他用户的相似度， 其公式为： u为目标用户， v为除目标用户外的某一其他用户， N(u)为目标用户曾 经评价过的屏幕集合， N(v)为除目标用户外的某一其他用户曾经评价过的屏幕集合。 5.根据权利要求4所述的基于协同过滤的个性化屏幕推荐方法， 其特征在于： 为了找出 用户与用户之间的关联， 步骤(5)中目标用户u对物品i的感兴趣程度计算公式为： 权利要求书 1/2 页 2 CN 110188120 A 2 S(u,K)包含和目标用户u兴趣最接近的K个用户， N(i)是对物品i 有过评价的用户集合， Wuv是目标用户u分别与除目标用户外的其他用户的兴趣相似度。 6.。

8、根据权利要求5所述的基于协同过滤的个性化屏幕推荐方法， 其特征在于， 步骤(6) 和步骤(7)中将兴趣程度大于设定阈值的屏幕进行降序排列推荐给目标用户。 权利要求书 2/2 页 3 CN 110188120 A 3 一种基于协同过滤的个性化屏幕推荐方法 技术领域 0001 本发明涉及一种屏幕的推荐方法， 尤其涉及一种基于协同过滤的个性化屏幕推荐 方法。 背景技术 0002 近年随着互联网广告的迅速崛起， 传统广告形式电视、 报纸、 杂志类等广告市场份 额比重逐年降低， 已从2012年的接近60的市场份额降至2016年的不足30。 屏幕类广告 如户外LED广告、 电梯广告、 互联网广告却保持强劲。

9、的增长态势。 目前已经有开发者， 充分利 用互联网平台， 实现屏幕联网， 对屏幕实时、 集中管理， 打造海量屏幕的交易平台， 带给客户 (广告投放商)更快捷、 高效、 优质的广告体验。 0003 目前将屏幕联网、 集中管理并提供用户(广告投放商)更快捷、 高效地找到合适的 屏幕(位置好、 人流量大的屏幕)的技术是： 基于LBS定位技术及搜索引擎查找屏幕， 此技术 通过在已经采集好屏幕位置信息的移动APP上直接看地图查找屏幕或搜索屏幕名称查找屏 幕， 然后发布需上传的(广告)信息。 0004 由于屏幕在持续地增加， 大量的屏幕让用户手足无措， 单通过地图查找屏幕或搜 索屏幕名称查找屏幕效率较底；。

10、 另一方面用户也不知道自己所交易的屏幕是否有很好的广 告效果， 实地考察又不现实。 因此如何高效的从繁杂的屏幕中筛选出自己感兴趣的、 对自己 有效的屏幕成为一个急需解决的技术问题。 发明内容 0005 为了克服以上技术的不足， 本发明的目的在于提出一种基于协同过滤的个性化屏 幕推荐方法， 该方法考虑了用户与用户之间的兴趣关联， 并通过此关联高效地帮助用户从 繁杂的屏幕中筛选出自己感兴趣的、 对自己有效的屏幕。 0006 为了达到上述目的， 本发明所采用的技术方案是： 一种基于协同过滤的个性化屏 幕推荐方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 0007 (1)对数据库中用户信息表及屏幕评分表进行预处。

11、理， 屏幕评分表是每个用户通 过移动终端购买各种屏幕(户外LED屏、 液晶显示屏、 电梯广告屏)播放时间段后对屏幕评分 后的数据表； 然后将数据库中的用户对屏幕的评分表、 屏幕GPS定位信息表及用户信息表提 取出来； 0008 (2)根据屏幕定位坐标信息通过K-means算法对屏幕进行聚类， 将屏幕分成k类 (簇)； 0009 (3)分别对每一簇屏幕建立用户-屏幕倒查表， 对还没有评价行为的屏幕进行补 零， 建立完整的用户对屏幕的评分表； 0010 (4)分别计算出目标用户与除目标用户外的其他用户的相似度； 0011 (5)计算用户对屏幕i的感兴趣程度， 将目标用户对未评价的屏幕感兴趣程度分别。

12、 计算出来； 说明书 1/4 页 4 CN 110188120 A 4 0012 (6)设定兴趣程度阈值， 将大于这个阈值的屏幕推荐给目标用户； 0013 (7)将推荐给目标用户的屏幕， 根据兴趣程度进行降序排列输出。 0014 进一步的， 步骤(1)中对数据预处理， 将数据库中屏幕GPS定位信息表以及用户信 息表和用户对屏幕的评分表提取出来， 建立屏幕定位坐标信息表。 0015 进一步的， 步骤(2)包括以下子步骤： 0016 第一步， 根据屏幕定位坐标信息表及用户对屏幕的评分表提取出包含屏幕的定位 信息及评分的数据集， 随机在数据集Dx1,x2,xj中， 选取k个样本作为初始聚类中心 1,。

13、 2, k， 其中xj代表屏幕样本， 其包含两个属性： 坐标及评分，i(1ik)作为初始 聚类中心的屏幕， 其包含两个属性： 坐标及评分； j代表屏幕数量； 0017第二步， 根据公式计算屏幕样本xj与各个初始聚类中心的 屏幕 i(1ik)的距离， Ci代表着屏幕样本间距离小的划分为一类， E代表着屏幕样本与聚 类中心的距离； 0018 第三步， 将剩余屏幕样本划分至与聚类中心的距离E最小的类别中， 分配完成C C1,C2,Ci,Ck， 采用平均值法再次计算每一类别的聚类中心， 重复第二步， 不断迭代更 新使屏幕样本与最终的聚类中心 i的距离E最小， 最后将屏幕样本划分为k类； E越小则每类 。

14、屏幕间的相似度越高， 减小了步骤(4)中目标用户与其他用户相似度的计算复杂度， 提高了 推荐精确度。 0019 进一步的， 步骤(3)和步骤(4)中将用户ID与屏幕ID关联起来， 并分别建立每类屏 幕完整的用户-屏幕倒查表， 根据用户-屏幕倒查表计算目标用户与除目标用户外的其他用 户的相似度， 其公式为：u为目标用户， v为除目标用户外的某一其他 用户， N(u)为目标用户曾经评价过的屏幕集合， N(v)为除目标用户外的某一其他用户曾经 评价过的屏幕集合。 0020 进一步的， 为了找出用户与用户之间的关联， 步骤(5)中目标用户u对物品i的感兴 趣程度计算公式为：S(u,K)包含和目标用户u。

15、兴趣最接近的K个用 户， N(i)是对物品i有过评价的用户集合， Wuv是目标用户u分别与除目标用户外的其他用户 的兴趣相似度。 0021 进一步的， 步骤(6)和步骤(7)中将兴趣程度大于设定阈值的屏幕进行降序排列推 荐给目标用户。 0022 与现有技术相比， 本发明的有益效果是： 本发明提出了一种基于协同过滤的个性 化屏幕推荐方法， 与现有技术相比， 其显著优点在于： 0023 (1)传统的技术方法， 通过地图查找屏幕或搜索屏幕名称查找屏幕， 此方法遇到屏 幕数量大时， 不便于快速找到用户自己想要的屏幕。 本发明在原有的服务器上增加了基于 协同过滤的个性化屏幕推荐算法， 能快速帮助用户找到。

16、对自己有效的屏幕。 0024 (2)本发明利用了K-means聚类算法找出屏幕与屏幕之间的相似性， 减少了协同过 滤算法的复杂度， 提高了推荐精确度； 还充分考虑不同人群有不同的喜好， 因此能有效的向 说明书 2/4 页 5 CN 110188120 A 5 目标用户推荐与其兴趣相似的、 适合目标用户的屏幕。 0025 (3)本发明不仅步骤简单、 方便， 因此能较为快速的更新推荐列表， 便于用户快速 筛选出有效的屏幕进行广告投放。 附图说明 0026 图1是本发明基于屏幕物联网平台的整体流程图。 0027 图2是基于协同过滤的个性化屏幕推荐方法的数据处理模型。 具体实施方式 0028 为了便于。

17、本领域普通技术人员理解和实施本发明， 下面结合实施例对本发明作进 一步的详细描述， 应当理解， 此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明， 并不用于限 定本发明。 0029 如图1所示， 是本发明基于屏幕物联网平台的整体流程图， 在传统的技术上增加了 推荐列表， 用户通过移动端直接查找推荐列表的屏幕， 然后发布需上传的(广告)信息至屏 幕端。 重要的推荐列表是所有用户交易记录在服务器中通过数据处理所得， 本发明采用的 是基于协同过滤的个性化屏幕推荐算法， 在原服务器上增加了对用户交易的历史记录的处 理， 挖掘用户感兴趣的屏幕。 如何获取目标用户的推荐列表， 例如： 某考研机构A在高校交易 过。

18、(屏幕1、 4分)、 (屏幕2、 5分)、 (屏幕4、 5分)、 (屏幕6、 4分)； 机构B交易过(屏幕1、 5分)、 (屏幕2、 5分)、 (屏幕3、 5分)； 机构C交易过(屏幕2、 4分)、 (屏幕3、 5分)、 (屏幕4、 5分)、 (屏 幕8、 4分)； 机构D在其他高校交易过(屏幕11、 2分)、 (屏幕12、 3分)， (屏幕13、 4分)其如何 给机构B推荐， 本发明的数据分析与处理过程， 如图2基于协同过滤的个性化屏幕推荐算法 的数据处理模型。 如下步骤： 0030 步骤1： 对历史数据进行预处理， 将三个机构交易记录提取出来， 得到用户对屏幕 的评分表、 屏幕CPS定位信。

19、息表及用户信息表。 0031 步骤2： 根据屏幕定位坐标信息表及用户对屏幕的评分表提取出包含屏幕的定位 信息及评分的数据集， 若以机构B为聚类中心， 由于机构D分别与A、 B、 C三个机构不在同一高 校， 并且评分上差异性较大， 因此通过K-means聚类算法得到的结果是机构B与机构A、 机构C 的距离小、 相似度高， 因此A、 B、 C三个机构分为一类C1、 机构D为另外一类C2。 0032 步 骤 3 ： 然 后 对 C1建 立 用 户 - 屏 幕 倒 查 表 ， 根 据 余 弦 相 似 度 公 式 ： 计算出机构B与机构A的相似度WBA0.5， 以及机构B与机构C的相似度 WBC0.5。。

20、 0033 步骤4： 上例中涉及两个相似用户， 因此K2， 并且机构B对屏幕6、 屏幕8、 屏幕4是 没有任何购买行为， 可根据感兴趣程度计算公式：分别计算出机构 B对屏幕6、 屏幕8、 屏幕4的感兴趣程度， 分别为p(B,6)WBA0.5、 p(B,8)WBC0.5、 p(B, 4)WBA+WBC1。 0034 步骤5： 对上述计算出来的结果， 若设定阈值大于等于0.5， 那么降序排列的推荐列 说明书 3/4 页 6 CN 110188120 A 6 表将包括屏幕4、 屏幕6、 屏幕8， 最后将此列表从服务器传输至用户端输出， 用户可根据推 荐列表快速找到自己感兴趣、 对自己有效的屏幕。 本。

21、发明不需要用户提出明确的需求信息， 通过分析用户对屏幕的评分记录， 主动的给用户推荐他们感兴趣的屏幕。 0035 应当理解的是， 本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。 0036 应当理解的是， 上述针对较佳实施例的描述较为详细， 并不能因此而认为是对本 发明专利保护范围的限制， 本领域的普通技术人员在本发明的启示下， 在不脱离本发明权 利要求所保护的范围情况下， 还可以做出替换或变形， 均落入本发明的保护范围之内， 本发 明的请求保护范围应以所附权利要求为准。 说明书 4/4 页 7 CN 110188120 A 7 图1 图2 说明书附图 1/1 页 8 CN 110188120 A 8 。