[发明专利]一种基于群智感知的推荐方法

说明书

一种基于群智感知的推荐方法，采集数据，通过智能路由器或基站对所获数据进行预处理，由边缘服务器对经过预处理的数据进行调度与整合，从云中心获取的用户的历史数据，对感知获取数据及历史数据进行数据无损融合，形成群智数据，实现群智集成的过程，根据用户历史行为和实施感知行为生成当前场景的推荐内容。通过建立树‑模型联合训练框架，优化树的结构，将最终的推荐内容反馈到用户的智能终端，进而实现群智感知。利用边缘计算环境，形成云中心—边缘服务器—移动终端整体架构的框架，在边缘服务器中产生的群智数据及推荐结果同时上传到云中心，进行云中心的智能协调调度和汇总反馈，更新云中心的群智数据，形成群智云，实现云端融合。

技术领域

本发明属于信息服务技术领域，具体涉及一种基于群智感知的推荐方法。

背景技术

随着互联网的普及和移动终端的发展，各式各样的嵌入式设备、无线传感器、智能终端的功能不断强大，大量拥有感知、计算和存储能力的智能设备已经具备形成智能系统网络的条件。在此背景下，群智感知技术应运而生。群智感知技术是一种新型大规模的感知模式，通过智能终端设备的普及性，形成大规模的、高效实时的数据感知模式。通过大规模用户产生的数据具有丰富的内容，高可用的性能，多模态的形式，群智感知技术就是一种将“群”(海量的用户规模下)产生的“智”(多种智能设备强大的计算能力)，通过“感”(利用智能设备携带或内嵌的多种传感器获取相应的数据)，得到“知”(通过这些数据挖掘分析出得到新的结果，新的内容)。群智感知技术与传统的感知技术相比，更易于部署和维护，成本也更低，可以依托“群”的力量解决复杂问题。互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，这就是所谓的信息超载问题。解决信息超载问题一个非常有潜力的办法是推荐系统，它是根据用户的信息需求、兴趣，将用户感兴趣的信息、产品推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，由系统发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务，还能和用户之间建立密切关系，让用户对推荐产生依赖。同时，在大规模智能设备的构成的群智感知系统下，如何快速准确的获取有效的推荐信息服务也显得尤为重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于群智感知的推荐方法，通过用户携带的智能设备采集数据，获取的数据信息根据其上传的协助方式将其分为参与式感知数据与机会式感知数据，以此更精准的感知用户的个人行为，通过智能路由器或基站对所获数据进行预处理。在由边缘服务器组成的边缘环境中，对经过预处理的数据进行调度与整合，在边缘服务器中预先部署从云中心获取的用户的历史数据，对感知获取数据及历史数据进行数据无损融合，形成群智数据，实现群智集成的过程，同时将对群智数据进行基于一种群智树的推荐算法处理，通过采用树的形式来组织用户兴趣层次，根据用户历史行为和实施感知行为生成最符合当前场景的推荐内容。通过建立树-模型联合训练框架，随着模型的演进不断优化树的结构，将最终的推荐内容反馈到用户的智能终端，进而实现群智感知，实现在群智感知情景下高效准确的推荐方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于群智感知的推荐方法，包括以下步骤：

1)数据感知：由边缘服务器发布推荐感知任务，规定相关的所需采集的数据类型，文本数据、传感器数据、噪声数据、数据采集频率、用户参与机制；

用户数据获取模块，根据用户数据上传的协助方式将其分为参与式感知数据与机会式感知数据，通过用户携带的智能设备产生的数据信息，以及其他智能设备采集到的用户相关信息；

其中参与式感知数据包括：在获取用户权限的基础下，由可穿戴设备智能终端产生的行为信息，通过用户携带的智能移动设备所附带的传感器记录产生的数据，包括用户位置信息、加速度传感器获取得到用户的运动状态、手机麦克风采集到的环境噪声参与式感知数据；