[发明专利]一种基于空间格网粒子群的多维度相似度计算方法在审
申请号: | 202011424861.4 | 申请日: | 2020-12-08 |
公开(公告)号: | CN112487344A | 公开(公告)日: | 2021-03-12 |
发明(设计)人: | 朱与墨;田鹏飞;吴丹 | 申请(专利权)人: | 亿景智联(北京)科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/10 | 分类号: | G06F17/10 |
代理公司: | 南京鼎傲知识产权代理事务所(普通合伙) 32327 | 代理人: | 刘蔼民 |
地址: | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 空间 粒子 多维 相似 计算方法 | ||
本发明公开了一种基于空间格网粒子群的多维度相似度计算方法,包括如下步骤:首先针对已构建的格网粒子画像进行初步特征工程,以此为基础进行归一化特征处理,形成归一化的格网粒子画像;对归一化后的格网粒子画像利用Euclidean距离算法与Cosine similarity算法分别对格网粒子画像间进行相似度计算,并针对计算结果进行topN排序;根据二者排序表通过权重控制,再进行聚合运算从而对格网相似度进行去拟合优化,最终生成最佳相似格网粒子群top结果,本发明结构科学合理,使用安全方便,本发明集成多种特征工程算法与空间距离算法,通过聚合多种空间距离计算方法来提升准确度。
技术领域
本发明涉及智能空间计算技术领域,具体为一种基于空间格网粒子群的多维度相似度计算方法。
背景技术
格网数据又称为栅格数据,是将空间分割成有规律性的网格,并在每个栅格单元(格网粒子)赋予属性来表示实体的一种数据形式,地理栅格数据也是GIS空间数据存储管理的一种重要手段,对于提升计算机空间存储效率具有重要意义。
多维度相似度计算是通过格网粒子之间计算,从而预测出相似空间区域。在智能广告投放与区域推荐领域,如何提高其预测空间范围合理性与高效性一直是个难题。
发明内容
本发明提供一种基于空间格网粒子群的多维度相似度计算方法,可以有效解决上述背景技术中提出多维度相似度计算是通过格网粒子之间计算,从而预测出相似空间区域。在智能广告投放与区域推荐领域,如何提高其预测空间范围合理性与高效性一直是个难题的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于空间格网粒子群的多维度相似度计算方法,包括如下步骤:
首先针对已构建的格网粒子画像进行初步特征工程,以此为基础进行归一化特征处理,形成归一化的格网粒子画像;
对归一化后的格网粒子画像利用Euclidean距离算法与Cosine similarity算法分别对格网粒子画像间进行相似度计算,并针对计算结果进行topN排序;
根据二者排序表通过权重控制,再进行聚合运算从而对格网相似度进行去拟合优化,最终生成最佳相似格网粒子群top结果。
根据上述技术方案,所述归一化(Min-Max Normalization)处理,归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性将空间格网粒子画像属性映射到0~1范围之内,特征处理映射公式如下:
根据上述技术方案,所述euclidean距离公式,利用两点间距离最小相似度最高的方式判定,两空间格网粒子之间的相似度大小,具体euclidean公式如下:
根据上述技术方案,所述euclidean距离公式将数据集代入计算模型中,可以计算出得到所有空间格网粒子的topN倒排表,N为常量控制参数。
根据上述技术方案,所述Cosine similarity算法进行模型计算,Cosinesimilarity算法计算公式如下:
根据上述技术方案,通过高维空间向量之间的对比分析,根据Cosine similarity算法,将数据集代入计算模型中,可以计算得到空间格网粒子topN倒排表,N为常量控制参数,可以根据调整N的大小来控制,倒排表的规模。
根据上述技术方案,所述euclidean倒排表与Cosine similarity倒排表分别代入混合相似度计算模型中,混合相似度计算模型通过权重参数β控制两算法的重要度排比,并且将根据聚合函数混合计算euclidean倒排表与Cosine similarity倒排表的混合相似结果,生成二者排序结果最优的格网粒子,并针对于混合相似度计算进行综合排序,生成最终的倒排表。
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