[发明专利]一种面向事件社交网络的规划方法及系统

权利要求书

1.一种面向事件社交网络的规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、定义规划用户与事件之间参与的最大化目标为MaxAvgSum(M)，同时构造规划所需要的中间变量如下：构造大小为m×n的用户事件兴趣度效用矩阵I，m为用户数量，n为待安排事件数；构造大小为m×n的用户偏好矩阵P；构造大小为n×n的事件冲突矩阵C；构造用户容量向量C^u，构造事件容量向量C^v和构造事件类型向量V^t，构建一个最大堆MaxHeap，最大堆MaxHeap中存放的元素为元组(u_i，v_j，Gain_i，j)，并设置Gain_i，j值作为最大堆MaxHeap的比较依据；

S2、利用步骤S1得到的用户偏好矩阵P和事件类型向量V^t，对每个用户u_i构建一个偏好队列集合Qⁱ；

S3、遍历步骤S2构建的每个用户的偏好队列集合中每个偏好队列并将每个偏好队列中的事件按照步骤S1构建的矩阵I和用户u_i对事件v_j的效用值I_i，j从大到小完成排序；

S4、根据步骤S1中的最大化目标MaxAvgSum(M)、步骤S3中排序后的用户偏好队列集合遍历每个用户u_i，访问用户u_i下一个当前收益最大的事件，若事件v_j不为空，把元组(u_i，v_j，Gain_i，j)加入到步骤S1构建的最大堆MaxHeap中，Gain_i，j为预期收益，加入所有用户的元组之后，得到包含m个元组的最大堆MaxHeap；

S5、从步骤S4得到的最大堆MaxHeap中取得当前堆中Gain_i，j最大的元组，得到用户u_i和事件v_j，根据从步骤S1得到的事件冲突矩阵C、用户容量向量C^u、事件容量向量C^v判断规划m(u_i，v_j)＝1是否合法，若满足条件，则将规划m(u_i，v_j)＝1加入规划M中，同时将步骤S3排序后的对应用户偏好队列集合Qⁱ中当前事件v_j所对应的偏好队列的首元素从队列中移除；否则丢弃对应元组；

S6、根据步骤S5得到的用户u_i和步骤S1得到的用户容量向量C^u进行判断，若对应用户的容量有剩余，寻求用户u_i的下一个规划，得到事件v_j和收益Gain_i，j；并将对应元组(u_i，v_j，Gain_i，j)加入最大堆MaxHeap中；

S7、重复步骤S5和步骤S6直到最大堆MaxHeap为空；

S8、将步骤S7最大堆MaxHeap为空后对应的规划M作为基于事件社交网络的冲突事件规划方法的结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，最大化目标MaxAvgSum(M)计算如下：

其中，β为超参数，u为用户，U为用户集合，disSim为概率分布相似度度量函数，为用户u期望和当前的事件偏好概率分布，m(u，v)为该用户u事件v是否被规划的取值，sim(l_u，l_v)为用户u和v的兴趣偏好相似度，c_u为用户u的容量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，最大化目标MaxAvgSum(M)满足条件如下：

m(u，v)＝{0，1}即每个用户对每个事件的规划取值只有0代表不规划对应用户参与对应事件和1代表参与；

代表给任意事件规划的用户数量都不能超过其用户容量；

代表给任意用户规划的事件数量都不能超过其事件容量；

规划给任何用户的事件互相之间不冲突。