[发明专利]一种基于大数据的三维素材推荐方法在审
| 申请号： | 201711446479.1 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN110020168A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 张一;唐兴波;陈忠会;李刚 | 申请（专利权）人： | 艾迪普（北京）文化科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/955 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100101 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据的三维素材推荐方法，其包括：构建全阶可变马尔科夫模型：确定当前时间，采集时间阈值T范围内的用户浏览操作记录，确定各个采样位置的数据集中概率，归一化处理，确定各个离散型分布概率，构建全阶可变马尔科夫模型；形成个体马尔科夫模型：根据移动对象的历史轨迹，构建0阶马尔科夫模型和可变阶马尔科夫模型，整合数据，形成每个用户的个体马尔科夫模型；生成概率向量线性组合：通过线性回归组合全局马尔科夫模型和个体马尔科夫模型，生成概率向量线性组合；确定采样位置并向用户推荐素材：给定训练浏览记录的集合，根据马尔科夫模型概率向量计算采样位置概率并预测下一个采样位置，该采样位置就是向用户推荐的素材。 | ||
| 搜索关键词： | 马尔科夫模型 采样位置 概率向量 可变 构建 素材 线性组合 用户推荐 大数据 概率 三维 归一化处理 离散型分布 操作记录 历史轨迹 数据集中 线性回归 移动对象 用户浏览 浏览记录 整合 集合 采集 预测 全局 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的三维素材推荐方法，其特征在于，该方法包括：采集历史浏览记录并构建全阶可变马尔科夫模型：先确定当前时间，从现在的时间起计算，采集时间阈值的T范围内的用户历史浏览记录，确定各个采样位置的数据集中概率，进行归一化处理，确定各个离散型分布概率，构建全阶可变马尔科夫模型；形成个体马尔科夫模型：根据每个移动对象的历史轨迹，构建0阶马尔科夫模型和可变阶马尔科夫模型，进行数据的整合，形成每个用户的个体马尔科夫模型；生成概率向量线性组合：通过线性回归将全局马尔科夫模型和个体马尔科夫模型进行组合，生成概率向量线性组合；确定采样位置并向用户推荐素材：给定训练浏览记录的集合，根据马尔科夫模型概率向量计算采样位置概率并预测下一个采样位置，该采样位置就是向用户推荐的素材。
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