[发明专利]一种个性化大数据混合推荐系统在审
申请号: | 202211334433.1 | 申请日: | 2022-10-28 |
公开(公告)号: | CN115618055A | 公开(公告)日: | 2023-01-17 |
发明(设计)人: | 颜崎展;余甜 | 申请(专利权)人: | 崎麟电子科技(苏州)有限公司 |
主分类号: | G06F16/735 | 分类号: | G06F16/735;G06F16/738;G06F18/22 |
代理公司: | 芜湖市昌强专利代理事务所(特殊普通合伙) 34203 | 代理人: | 周渭铭 |
地址: | 215000 江苏省苏州市吴江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 个性化 数据 混合 推荐 系统 | ||
1.一种个性化大数据混合推荐系统,其特征在于,包括总体需求单元、需求分析单元和总体设计单元,所述总体需求单元包括功能性需求模块、接口需求模块和非功能性需求模块,所述需求分析单元包括个性化视频推荐模块、外部事件模块和运行场景模块,所述总体设计单元包括总体架构和业务流程;
所述功能性需求模块包括数据集导入处理、视频内容召回、内容排序计算和推荐结果输出,所述数据集导入处理可细分为数据集导入和数据集预处理,所述视频内容召回可细分为基于视频的协同过滤计算、基于流行度的计算和混合计算,所述接口需求模块包括输入内容格式、输入文档格式、文档读取地址、输出内容格式、输出文档格式和文档存储地址,所述非功能性需求模块包括召回率、准确率、点击率、混合比例、运行稳定性和模块化设计;
所述个性化视频推荐模块中的视频评分数据集给该模块提供视频标签与用户历史数据所产生的ratings数据集,个性化视频推荐模块获取数据后对数据进行预处理,并随机生成训练集与测试集;所述外部事件模块包括视频评分信息、推荐结果信息、结果评价信息、点击率预估参数信息和模型参数调整事件;所述运行场景模块包括个性化视频推荐、混合比例调参和点击率预估参数返回三个场景。
2.根据权利要求1所述的一种个性化大数据混合推荐系统,其特征在于:所述数据集导入处理是将选定的公开数据集,将其导入数据集模块并对数据进行预处理;所述视频内容召回是透过训练集数据来训练模型,根据模型来进行视频内容的召回,并输出成召回推荐表;所述内容排序计算是进行ctr的预估,使用贝叶斯平滑方法进行参数的计算;所述推荐结果输出是将最终的推荐结果输出成智能语音助手后台搜索模块所要求的列表形式。
3.根据权利要求1所述的一种个性化大数据混合推荐系统,其特征在于:所述数据集导入将选定的公开数据集导入数据集模块,能成功导入与解析数据,所述数据集预处理将导入的数据集提取出所需内容,并随机拆分成百分之九十的训练集与百分之十的测试集。
4.根据权利要求1所述的一种个性化大数据混合推荐系统,其特征在于:所述基于视频的协同过滤计算是对于训练集数据进行视频与视频之间相似度的计算,再计算出用户与视频之间的关联,所述基于流行度的计算是对于训练集数据中每个视频被用户评价过的次数进行统计,所述混合计算是透过上述两种计算所得到的计算结果对其进行线性加权的混合计算。
5.根据权利要求1所述的一种个性化大数据混合推荐系统,其特征在于:所述召回率是离线测试中推荐结果的召回率达到15%以上,所述准确率是离线测试中推荐结果的准确率达到8%以上,所述点击率是在线测试中推荐结果的点击率达到20%以上,所述混合比例是制定混合比例参数,调整最佳混合策略,所述运行稳定性是指能长时间稳定的运行,所述模块化设计是指能方便后续优化升级。
6.根据权利要求1所述的一种个性化大数据混合推荐系统,其特征在于:所述基于视频的协同过滤算法与基于流行度的算法透过视频评分数据集来进行个别的计算,基于视频的协同过滤计算出视频间的相似度再对视频与用户做连接产生推荐结果;
所述基于流行度的算法则是直接按照视频的热门程度获得推荐结果;
所述混合计算需要包含基于视频的协同过滤算法与基于流行度的算法的结果以及混合比例参数来进行混合计算,而后进行点击率预估所需的参数计算,完成后透过推荐结果输出进行格式转化并导出。
7.根据权利要求1所述的一种个性化大数据混合推荐系统,其特征在于:所述视频评分信息是指个性化视频推荐模块获取视频评分数据集,并对该数据进行导入、分析以及随机拆分;所述推荐结果信息是指个性化视频推荐模块将计算得到的推荐结果输出到推荐结果列表;所述结果评价信息是指个性化视频推荐模块计算推荐结果的评价指标,并将得到的评价结果反馈给运维人员;所述点击率预估参数信息是指个性化视频推荐模块将计算得到的点击率预估参数反馈给运维人员;所述模型参数调整事件将欲调整的混合比例参数修改到混合计算当中,使混合计算依照参数来调整计算过程。
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