[发明专利]一种面向众筹平台的个性化推荐单目标进化方法

说明书

本发明公开了一种面向众筹平台的个性化推荐单目标进化方法，包括:S1、定义众筹平台数据库为C，C＝{Ysubgt;1/subgt;,Ysubgt;2/subgt;,…,Ysubgt;i/subgt;,…,Ysubgt;|α|/subgt;}表示众筹平台数据库中所有交易记录的集合，Ysubgt;i/subgt;表示第i个交易记录，|α|为交易记录的总数；遍历众筹平台数据库C中总数为|α|的交易记录，淘汰投资记录少于3的用户以及对应的投资记录，得到众筹平台数据库C中满足条件的交易记录集合D＝{Xsubgt;1/subgt;,Xsubgt;2/subgt;,…,Xsubgt;i/subgt;,…,Xsubgt;|τ|/subgt;}，|τ|为满足条件的交易记录的总数，|M|为D中不同用户的数目，以及D中所对应的不同种类产品项的数目为|N|，并根据K‑means算法对用户聚类，得到八个不同的用户类Csubgt;i/subgt;(1≤i≤8)；S2、利用基于适应度计算的单目标优化方法对众筹平台数据库D中所有的产品推荐列表进行优化，从而得到最优的一个推荐列表。本发明可以根据自己的需求选择最符合其个人偏好的产品来进行投资。

技术领域

本发明涉及众筹平台中个性化推荐方法领域，尤其涉及一种面向众筹平台的个性化推荐单目标进化方法。

背景技术

随着互联网技术的逐渐成熟，筹集资金的方式也随之发生了很大的改变，传统的线下筹资模式的弊端逐渐暴露，例如，借贷者与出款人双方缺乏足够信任以及融资过程缺乏合理的透明度，常常导致双方交易失败。人们越来越迫切地需要一种高效安全并且符合个人需求的筹资平台，众筹作为一种新颖的筹资模式应运而生，其作为一种面向大众的线上融资模式，利用互联网用户的线上资金为某一特定项目筹措资金，由于其投资额度的门槛较低，并且能够为普通个人融资提供机会，因而受到大众的欢迎。特别是随着近几年的发展，众筹平台已经具有很大的规模。但是随着平台规模的扩大，平台收益并没有随之发生相对应的增长，平台面临着“信息超载”的难题，即投资者无法在海量的平台产品中快速筛选出符合个人偏好的产品。根据对现有众筹平台的调查，绝大多数平台系统仅提供分类排序的功能，此时，众筹平台迫切需要一种个性化的推荐系统，能够为用户挖掘出满足其个人兴趣偏好以及回报需求的产品。目前，现有的个性化推荐算法主要都是通过构造推荐模型或者混合不同的数据特征，用以捕获用户的个人偏好。

例如，目前个性化推荐算法中的最优推荐列表推荐问题包含两类研究方法：一类研究方法是基于协同过滤方法的CF_User算法，基于用户的协同过滤算法依据用户之间的同质性，即相似用户之间可能有相同的投资行为和偏好。按照用户对产品的偏好，一些相似的邻居被挖掘出，然后基于这些邻居用户，目标用户对还没投资产品的偏好度分数将被评估出。余弦相似度被采用来做计算模型。一类研究方法是基于双向网络投影的ProbS算法，ProbS算法是利用双向网络去评估项目得分。它将网络分为用户集合和产品集合。P＝[p₁,p₂,...,p_n]表示项目集合，Y＝[y₁,y₂,...,y_n]表示投资者集合。n是项目的数目，m是投资者的数目。在ProbS中，投资者和项目之间的资源分配被考虑到，并且top-n的项目被推荐给投资者。算法利用了投资者给已知项目的估分来预测目标投资者给未知项目的估分。

以上算法大多通过单一的精度度量指标来评估推荐列表的质量高低，却忽略了推荐列表所带来的收益和多样性这两个主要因素，而对于众筹平台中的用户来说，推荐列表的收益和多样性是影响他们是否出资某些产品的重要因素。

基于此，现急需一种面向众筹平台的个性化推荐单目标进化方法，以期能提高众筹平台数据库中推荐列表的收益和多样性，从而为用户提供一组最优的推荐列表，使用户可以根据自己的需求选择最符合其个人偏好的产品进行投资。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种使用户可以根据自己的需求选择最符合其个人偏好的产品来进行投资的面向众筹平台的个性化推荐单目标进化方法。

本发明采用以下技术方案解决上述技术问题：