[发明专利]一种用户偏好检索方法

权利要求书

1.一种用户偏好检索方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

首先判断多维的用户偏好模型中，注册中心数据的各维之间的相关性是否确定，如确定，则进行多维降到一维的数据处理，否则进行多维到低维的多维数据处理；

所述多维到一维的数据处理的步骤为：

a1）把多维的用户偏好模型中的注册中心数据用希尔伯特曲线降维方法降成一维注册中心数据；

a2）对所降成的一维数据建立位图索引或B+树索引；

a3）用户偏好搜索引擎在把用户查询信息也用希尔伯特曲线降维方法降成一维，得到一维用户查询信息；

a4）根据位图索引或B+树索引找到一维用户查询信息所对应的索引信息，然后在注册中心数据中找到对应的数据信息，把符合用户需求的服务地址和名称发送给用户；

所述多维到低维的多维数据处理的步骤为：

b1）用主值分析法或小波变换法，找到用户偏好模型中的注册中心数据中各维之间的相关性，并对注册中心数据进行降维，得到低维的注册中心数据；

b2）对低维的注册中心数据建立多维的索引；

b3）用户偏好搜索引擎把用户查询信息用主值分析法或小波变换法降维处理，得到低维用户查询信息；

b4）根据多维的索引，找到低维用户查询信息所对应的索引信息，然后在注册中心数据中找到对应的数据信息，把符合用户需求的服务地址和名称发送给用户。

2.根据权利要求1所述的用户偏好检索方法，其特征在于，所述注册中心数据的各维之间的相关性是否确定的判断方法为：

采用用户偏好模型中的Top-k检索引擎在注册中心数据库中检索服务信息，得到包含至少两个服务信息的检索结果，当检索结果的服务信息都不相同时，则说明多个用户对不同属性间的偏好程度不同的，数据维之间的相关性是确定的，如果检索结果的服务信息有相同的部分，则数据维之间的相关性是不确定的。

3.根据权利要求1或2所述的用户偏好检索方法，其特征在于，所述的步骤b1）中采用主值分析法时，步骤b3）中也采用主值分析法；如步骤b1）中采用小波变换法时，步骤b3）中也采用小波变换。