[发明专利]基于基尼系数测度的用户兴趣模式划分方法

摘要

本发明公开了一种基于基尼系数测度的用户兴趣模式划分方法，涉及计算机建模技术领域，包括：S1：基于向量空间模型VSM架构用户兴趣模型；S2：对用户兴趣模型按照用户兴趣度升序进行排序得到排序后的兴趣度S3：将步骤S2中的兴趣度转化成占用户本身总体兴趣度的百分比：S4：根据计算每个用户的为生成洛伦茨曲线的向量；S5：以的值为纵坐标，以领域的兴趣度由低到高排列为横坐标，得出用户兴趣模式的洛伦茨曲线，并计算基尼系数，由基尼系数划分用户的兴趣模式。本发明实现了对用户兴趣模式的准确划分。

主权项

1.一种基于基尼系数测度的用户兴趣模式划分方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于向量空间模型VSM架构用户兴趣模型，用户兴趣领域集合为T＝{兴趣1，兴趣2，...，兴趣N}，对于任何一个用户，其用户兴趣模型可以表示为U＝{<兴趣1，兴趣度1>，...，<兴趣N，兴趣度N>}；S2：对用户兴趣模型按照用户兴趣度升序进行排序，得到排序后的用户兴趣度为：UUserSorted={w1sorted,w2sorted,...,wNSorted};]]>S3：将步骤S2中的兴趣度转化成占用户本身总体兴趣度的百分比：UUser%={w1%,w2%,...,wN%};]]>S4：根据计算每个用户的为生成洛伦茨曲线的向量，其中：wi=Σj=1iwj%(1≤i≤N);]]>S5：以的值为纵坐标，以领域的兴趣度由低到高排列为横坐标，得出用户兴趣模式的洛伦茨曲线，并计算基尼系数，由基尼系数划分用户的兴趣模式。