[发明专利]基于遗传算法的资源信息推荐方法、装置、终端及介质

权利要求书

1.一种基于遗传算法的资源信息推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取待推荐用户的数据信息；

根据所述数据信息，确定所述待推荐用户适用的资源类型；

根据所述资源类型，确定与所述资源类型对应的各资源名称、以及与所述资源类型对应的适应度函数；

根据确定的适应度函数，更新预设的遗传算法模型；

将所述各资源名称作为所述遗传算法模型的输入参数并运行所述遗传算法模型，得到待推荐资源名称；

将所述待推荐资源名称对应的资源信息发送至待推荐用户。

2.如权利要求1所述的基于遗传算法的资源信息推荐方法，其特征在于，所述数据信息包括待推荐用户以及与其相关人员的信息；

相应地，所述根据所述数据信息，确定所述待推荐用户适用的资源类型的步骤，包括如下步骤：

以所述数据信息中实体为节点，各实体之间的关系为边长，建立所述待推荐用户的知识图谱；

根据所述知识图谱，确定所述待推荐用户适用的资源类型。

3.如权利要求2所述的基于遗传算法的资源信息推荐方法，其特征在于，所述数据信息包括待推荐用户以及与其相关人员是否携带遗传病的信息；

相应地，所述根据所述知识图谱，确定所述待推荐用户适用的资源类型的步骤，包括如下步骤：

根据所述知识图谱中携带有遗传病的实体与所述待推荐用户的边长，确定待推荐用户与携带有遗传病的实体的关联程度；

将关联程度计算结果，作为所述待推荐用户的遗传病命中率；

根据所述遗传病命中率，确定所述待推荐用户适用的资源类型。

4.如权利要求1至3任意一项所述的基于遗传算法的资源信息推荐方法，其特征在于，所述资源类型为消费型资源；

相应地，所述获取待推荐用户的数据信息的步骤之前，还包括如下步骤：

建立遗传算法模型，其中，所述遗传算法模型的适应度函数为：

M_i为资源使用期望转换值，T_i为资源使用有效期限，N_i为资源获取转换值，X_i为资源获取数量，i＝1，2，……，n，其中i为预设的资源编号，R_m为资源使用期望转换值的权值，R_t为资源使用有效期限的权值，R_i为风险保障的权值，R_mf为资源获取转换值的权值，I(x)为资源使用实际转换值。

5.如权利要求1至3任意一项所述的基于遗传算法的资源信息推荐方法，其特征在于，所述资源类型为返还型资源；

相应地，所述获取待推荐用户的数据信息的步骤之前，还包括如下步骤：

建立遗传算法模型，其中，所述遗传算法模型的适应度函数为：

其中，M'_i为资源使用期望转换值，T_i'为资源使用有效期限，N_i'为资源获取转换值，X_i'为资源数量，i＝1，2，……，n，其中i为预设的资源数量，R_m'为资源使用期望转换值的权值，R_t'为资源使用有效期限的权值，R_i'为风险保障的权值，R_mf'为资源获取转换值的权值，I'(x)为资源使用实际转换值，Rs'为资源返还概率。

6.如权利要求5所述的基于遗传算法的资源信息推荐方法，其特征在于，所述数据信息包括待推荐用户的饮食习惯以及当前健康指数；

相应地，所述根据所述资源类型，确定与所述资源类型对应的各资源名称、以及与所述资源类型对应的适应度函数的步骤之后，所述方法还包括如下步骤：

根据所述知识图谱中携带家族遗传病的实体与所述待推荐用户的关联程度、所述待推荐用户的饮食习惯、当前健康指数以及预设的寿命预测模型，确定所述待推荐用户的寿命预测值；

根据寿命预测值，确定各资源名称的所述资源返还概率。