[发明专利]一种基于推荐算法的碳市场链接决策方法及系统

权利要求书

1.一种基于推荐算法的碳市场链接决策方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1.收集不同碳市场的交易数据，数据维度至少包括日期、碳市场名称和日成交均价；

S2.对不同碳市场的日成交均价数据按照本碳市场在所收集时间范围内的日最高成交均价、日最低成交均价做归一化处理，得到碳市场日成交均价归一化数据，碳市场日成交均价归一化数据范围为0至1；

S3.基于物品的协同过滤算法操作：

S3.1.将碳市场日成交均价归一化数据以0.5为阈值，划分价格类别，其中，≤0.5为空值，＞0.5为“价格喜人”；

S3.2.将日期类比为协同过滤算法中的用户，将碳市场名称类比为协同过滤算法中的物品，将归一化后的日成交均价归一化价格类别类比为评分，代入基于物品的协同过滤推荐模型中，依次构建用户-物品数列，物品-物品共现矩阵，再计算物品-物品相似矩阵，则通过物品-物品相似矩阵得到每个碳市场与之相似的其他碳市场之间的相似度排序；

S3.3.以得到的碳市场排序结果，作为决策部门针对某个碳市场实现全球链接准备时参考的碳市场链接决策依据。

2.根据权利要求1所述的基于推荐算法的碳市场链接决策方法，其特征在于，步骤S3.2中构建用户-物品数列，是指统计每个用户中每个物品是否属于价格喜人类别；

步骤S3.2中构建物品-物品共现矩阵，是指统计对于目标物品，其他物品在所有用户选择中均为价格喜人的次数集合，以1为单位进行累计统计；

步骤S3.2中计算物品-物品相似矩阵，是指计算两个物品之间的相似度，即两个价格喜人的碳市场之间的相似度，计算公式如下：

其中，w表示相似度，i、j表示物品碳市场，N表示碳市场价格喜人的所在用户个数。

3.根据权利要求1或2所述的基于推荐算法的碳市场链接决策方法，其特征在于，所述方法还包括步骤S4，基于用户的协同过滤算法操作：

S4.1.将碳市场日成交均价归一化数据按照0.2的间隔分为不同的级别，其中，＞0且≤0.2标注为1；＞0.2且≤0.4标注为2；＞0.4且≤0.6标注为3；＞0.6且≤0.8标注为4；＞0.8且≤1.0标注为5；

S4.2.将日期类比为协同过滤算法中的用户，将碳市场名称类比为协同过滤算法中的物品，将归一化后的日成交均价归一化价格级别类比为评分，代入基于用户的协同过滤推荐模型中，依次通过定义价格优沃标准、计算余弦距离，寻找出相似邻居，再以相似邻居为基础筛选出与指定碳市场相同级别的其它碳市场，作为指定碳市场的推荐碳市场；再统计出指定碳市场项下所有推荐碳市场的数量，得到针对每个指定碳市场与之相似的其他碳市场数量排序；

S4.3.以步骤S3.2得到的碳市场排序结果和S4.2得到的碳市场排序结果做并集，作为决策部门针对某个碳市场实现全球链接准备时参考的碳市场链接决策依据。

4.根据权利要求3所述的基于推荐算法的碳市场链接决策方法，其特征在于，步骤S4.2中定义价格优沃标准为求出各用户下不同物品的价格级别平均值，以其为阈值，高于该阈值的价格级别物品标注为“价格优沃”；

步骤S4.2中余弦距离的计算公式为：

其中，A、B表示用户，i表示物品，Ai和Bi表示A用户和B用户下价格优沃的物品组合向量，物品组合向量计算方法为，价格优沃出现1次为1，没出现为0。

5.根据权利要求4所述的基于推荐算法的碳市场链接决策方法，其特征在于，步骤S4.2中以余弦距离计算结果值为相似邻居排序标准，余弦距离计算最大值为最相似邻居。

6.根据权利要求4所述的基于推荐算法的碳市场链接决策方法，其特征在于，所述相似邻居包括从大到小排列的3至6个。