[发明专利]一种基于大数据的文件推荐方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据的文件推荐方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的文件搜索指令，所述文件搜索指令包括文件搜索要求和所述目标用户的身份信息；

根据所述目标用户的身份信息，对所述目标用户进行身份验证；

若所述目标用户身份验证通过，则根据所述文件搜索要求，从预设的文件数据库中获取初始目标文件集和其他文件集，所述初始目标文件集包括至少一个符合所述文件搜索条件的初始目标文件，所述其他文件集包括所述文件数据库中除去所述初始目标文件集的其他文件；

根据所述初始目标文件集获取所述初始目标文件集的初始目标特征向量矩阵，根据所述其他文件集获取所述其他文件集的扩充特征向量矩阵；

根据所述初始目标特征向量矩阵和扩展特征向量矩阵，获取各个其他文件与所述初始目标文件集的关联度；

根据各个其他文件对应的关联度获取符合预设关联度条件的目标关联度，获取最终目标文件，所述最终目标文件包括所述初始目标文件和所述符合预设关联度条件的目标关联度对应的其他文件。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的文件推荐方法，其特征在于，所述目标用户的身份信息包括所述目标用户的目标身份标识、目标密码以及所述目标用户输入的实际数据结合规则；

预设有所述目标用户在注册时存储的身份验证信息，所述身份验证信息为所述目标用户的原始身份标识和原始密码按照随机确定的数据结合规则进行结合所得到的原始结合数据；

相应地，所述根据所述目标用户的身份信息，对所述目标用户进行身份验证具体为：

根据所述实际数据结合规则，对所述目标身份标识和所述目标密码进行结合，得到实际结合数据；

验证所述原始结合数据和所述实际结合数据是否相同，若相同，则身份验证通过，若不同，则身份验证未通过。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的文件推荐方法，其特征在于，所述根据所述初始目标文件集获取所述初始目标文件集的初始目标特征向量矩阵，根据所述其他文件集获取所述其他文件集的扩充特征向量矩阵具体为：

获取各个初始目标文件的特征向量，以及各个其他文件的特征向量；

根据各个初始目标文件的特征向量获取所述初始目标文件集的初始目标特征向量矩阵，根据各个其他文件的特征向量获取所述其他文件集的扩充特征向量矩阵。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的文件推荐方法，其特征在于，所述获取各个初始目标文件的特征向量，以及各个其他文件的特征向量具体为：

获取各个初始目标文件的关键词数据，根据各个初始目标文件的关键词数据得到各个初始目标文件的特征向量；获取各个其他文件的关键词数据，根据各个其他文件的关键词数据得到各个其他文件的特征向量。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的文件推荐方法，其特征在于，所述根据所述初始目标特征向量矩阵和扩展特征向量矩阵，获取各个其他文件与所述初始目标文件集的关联度具体为：

根据所述初始目标特征向量矩阵，获取初始目标文件集在预设的多维向量空间中的中心点；

根据所述扩展特征向量矩阵以及所述中心点，获取各个其他文件与所述初始目标文件集的关联度。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的文件推荐方法，其特征在于，

所述根据所述初始目标特征向量矩阵，获取初始目标文件集在预设的多维向量空间中的中心点具体为：

将各个初始目标文件的关键词数据进行分组，相同的关键词数据划分为一组，获取各组关键词数据对应的初始目标文件的特征向量；

根据各组关键词数据对应的初始目标文件的特征向量，计算各组关键词数据对应的初始目标文件的特征向量的均值向量，各均值向量为所述中心点的向量。