[发明专利]一种基于隐式反馈数据的偏好计算方法及数据生成装置

权利要求书

1.一种基于隐式反馈数据的偏好计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取用户约课数据；

根据用户约课数据生成偏好比对数据；

根据偏好比对数据和偏好值计算模型获取偏好计算值；

根据所述偏好计算值和偏好预测值对约课集合中的对象进行排序；

所述用户约课数据包括约课对象和约课时间；

所述偏好值计算模型包括第一组初始评分模型r＝A,v＝B²，其中r为能力评分，v为方差，B为偏差值；

所述偏好值计算模型包括第二组方差更新模型：v＝min(V_old+c²t，B²)

其中v和v_old分别表示更新后和更新前的方差，c为衡量时间因素的常量系数，t为同一用户约同一约课对象的时间间隔；

所述偏好值计算模型包括第三组能力评分更新模型：

其中r_new和r分别表示更新后和更新前的能力评分，q是常量系数，控制能力评分更新的幅度；m表示从约课数据中生成的偏好比对数据的条数；每条对比数据，都会触发2个约课对象的数值更新，其中，被约的对象是获胜者，未被约的是失败者；在第j条对比数据中的获胜者，s_j的值为1，失败者的值为0；e_j表示在第j条对比数据中，该约课对象理论上被约的概率。

2.如权利要求1所述的一种基于隐式反馈数据的偏好计算方法，其特征在于，所述根据用户约课数据生成偏好比对数据包括如下步骤：

步骤S01：获取偏好对象数据，所述偏好对象数据包括用户近3个月的所约对象和收藏对象；

步骤S02：判断约课对象是否记录在偏好对象数据中；若在偏好对象数据中记录有所述约课对象，则执行步骤S03；若在偏好对象数据中未记录有所述约课对象，则执行步骤S04；

步骤S03：检索偏好对象数据中是否存在其它可约课对象，所述其它可约课对象在所述约课时间段内可约课；若在所述约课时间段内存在其它可约课对象，则记录所述其它可约课对象并执行步骤S05；若在所述约课时间段内不存在其它可约课对象，则执行步骤S06；

步骤S04：停止检索，且无偏好比对数据生成；

步骤S05：生成所述偏好比对数据；

步骤S06：停止生成偏好比对数据。

3.如权利要求2所述的一种基于隐式反馈数据的偏好计算方法，其特征在于，所述根据偏好比对数据和偏好值计算模型获取偏好计算值包括如下步骤：

步骤S07：判断所述约课对象是否在约课集合中，若判断结果为否，则执行步骤S08；若判断结果为是，则执行步骤S09；

步骤S08：根据所述第一组初始评分模型计算所述约课对象的初评数值；

步骤S09：根据所述第二组方差更新模型计算所述约课对象的再评数值，和/或

根据所述第二组方差更新模型计算所述其它可约课对象的再评数值；

步骤S10：根据所述第三组能力评分更新模型更新计算所述约课对象再评数值，和/或

根据所述第三组能力评分更新模型更新计算所述其它可约课对象的再评数值。

4.如权利要求3所述的一种基于隐式反馈数据的偏好计算方法，其特征在于，在根据所述偏好计算值和偏好预测值对约课集合中的对象进行排序之前，还包括通过第四组评分模型获取每个用户对每个非收藏约课对象的偏好预测值，所述第四组评分模型是一个迭代模型，迭代公式如下：

矩阵X是一个U行T列的个性化得分矩阵，其中U是用户数量，T是约课对象的数量；X_ui表示矩阵X中第u行第i列的值，X_uj表示矩阵X中第u行第j列的值，它们分别表示第u个用户对第i和第j个约课对象的偏好值；表示X_uiX_uj的概率。