[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

说明书

本发明公开了一种基于推荐算法的碳市场链接决策方法及系统，包括：收集不同碳市场交易数据，对不同碳市场的日成交均价按照本碳市场的上下限价格做归一化处理，再进行基于物品和基于用户的协同过滤算法操作得到两种推荐碳市场的相似度排序；然后将两种推荐碳市场排序做并集，并集结果作为决策部门针对某碳市场实现全球链接准备时参考的碳市场链接决策依据。本发明将协同过滤推荐算法引入到碳市场链接领域，利用碳市场交易数据具有较细数据颗粒度和协同过滤算法对抽象概念有很好适应能力的特点，使协同算法在碳市场链接领域充分发挥优势，为完成碳市场的有效链接提供科学的推荐建议，为决策部门针对碳市场实现全球链接决策时提供科学的理论依据。

技术领域

本发明涉及全球碳市场链接技术领域，特别是涉及一种基于推荐算法的碳市场链接决策方法及系统。

背景技术

气候变暖不断加剧，全球各个国家均提出了碳达峰和碳中和目标，并做出了适合本国发展的减排承诺。在这一背景下，碳市场成为各国减排的主要手段之一。随着全球不同区域碳市场的蓬勃发展，建立一个全球统一碳市场的紧迫性逐渐凸显。然而从各国决策部门角度来说，尚未有合适的技术渗入到实现碳市场有效链接这一领域。各国决策部门在决策本国碳市场应该和全球哪些碳市场互通互联时缺乏有效的技术手段。一方面，从现有决策工具看，依托于定性描述和单个数据分析，决策部门政策和市场分析工具难以帮助决策机构精准发现不同碳市场的相似程度；另一方面，全球不同碳市场呈现出较大的差异化特征，如果没有选择正确的技术手段，也难以发现不同碳市场间的相似程度，即目前碳市场链接领域仍存在技术空白和应用空白。

推荐系统是指根据系统中用户的浏览、点击、喜爱、购买、评价等行为，深入挖掘和定量分析用户行为特征，发现用户的个性化需求，匹配与用户习惯相似的用户或物品，从而将用户可能感兴趣的信息或物品推荐给用户的算法统称。一种较为经典的推荐算法模式是基于协同过滤算法的推荐系统。这一系统可细化为两个分支：一是基于用户的协同过滤推荐算法，指将与目标用户兴趣相似的其他用户为对标物，将其他用户感兴趣且目标用户不了解的物品推荐给目标用户的算法；二是基于物品的协同过滤推荐算法，指将目标用户此前喜欢的物品为对标物，将与这些物品相似的其他物品推荐给目标用户的算法。协同过滤推荐算法对数据密度有较高的要求，但同时具有如下优点：第一，能够对具有复杂含义的概念和内容，如评价，进行过滤；第二，基于大样本分析具有较高的准确性；第三，基于用户和基于物品的算法可以在较大程度上提高推荐的个性化。

目前的推荐系统多应用于金融、工业、互联网、教育等领域，尤其广泛应用于电商、点评、社交网络等互联网商业平台系统中，而在碳市场链接领域中未见报道。

由此可见，上述现有的碳市场链接决策方法及系统在结构、方法与使用上，显然仍存在有不便与缺陷，而亟待加以进一步改进。如何能创设一种新的基于推荐算法的碳市场链接决策方法及系统，使其将协同过滤推荐算法引入到碳市场链接领域，使协同过滤算法在碳市场链接领域充分发挥优势，为完成碳市场的有效链接提供科学的推荐建议，为决策部门针对碳市场实现全球链接决策时提供科学的理论依据，成为当前业界急需改进的目标。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于推荐算法的碳市场链接决策方法及系统，使其将协同过滤推荐算法引入到碳市场链接领域，使协同过滤算法在碳市场链接领域充分发挥优势，为完成碳市场的有效链接提供科学的推荐建议，为决策部门针对碳市场实现全球链接决策时提供科学的理论依据，填补碳市场链接领域的技术空白和推荐算法在决策部门决策领域的应用空白，从而克服现有的碳市场链接决策方法及系统的不足。

第一方面，本发明提供了一种基于推荐算法的碳市场链接决策方法，所述方法包括以下步骤：

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；