[发明专利]电力通信规划指标自适应生成方法、系统、装置和介质

权利要求书

1.一种基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，包括：

获取用户的历史数据信息以判断用户类型，根据所述用户类型推荐不同的指标内容以获得用户选择反馈；

根据所述用户选择反馈记录显式指标和隐式指标选择，将所述显式指标和隐式指标进行指标融合，确定用户对指标模板内容的初始评分矩阵；计算所述指标模板之间的余弦相似度，确定指标模板之间的相似度矩阵；

根据所述评分矩阵和相似度矩阵确定协同过滤后的用户评分矩阵；

根据指标模板的重要指标频率和所述用户评分矩阵，确定指标模板中重要指标集合；将所述重要指标集合作为输入进行网络训练，确定重要指标的关联指标模板；对所述关联指标模板进行语义融合，最终确定推荐指标。

2.根据权利要求1所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，所述显式指标包括对指标模板内容选择频次C_ij以及指标的重要度专家评分R_ij；隐式指标为指标系统使用时长T_ij。

3.根据权利要求2所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，所述对指标模板内容选择频次C_ij＝n，n表示用户选择规划指标的频次；所述指标的重要度专家评分m表示评分满意程度，

4.根据权利要求3所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，所述指标系统使用时长为用户历史浏览的平均速度，L表示相应阅读指标模板的总长度。

5.根据权利要求4所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，所述初始评分矩阵P：

P_ij为用户i对指标模板j融合后的综合评分。

6.根据权利要求5所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，计算所述指标模板之间的余弦相似度，确定指标模板之间的相似度矩阵，根据所述评分矩阵和相似度矩阵确定协同过滤后的用户评分矩阵，具体如下：

相似度N(i)表示评分指标i的总人数，N(j)表示评分指标j的总人数；

相似度矩阵

根据指标模板之间的相似度以及用户初始评分矩阵，确定用户对任意指标模板的关注评分P'＝P*B。

7.根据权利要求6所述的基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法，其特征在于，确定重要指标的关联指标模板的具体方法为：

获得前p个评分的指标模板作为重要指标k；

计算指标模板重要指标频率其中f_k表示重要指标k出现的次数，∑f为指标模板出现所有重要指标的总数；

用户i对指标模板j中重要指标k的重要度评分表示为其中P_ij'为用户i对指标模板j的关注评分，w_k为指标模板j中重要指标k出现的频率；

根据重要度评分降序排序，选择前m个重要指标作为网络语言模型输入进行BP模型训练，最终确定重要指标的关联指标内容。

8.一种用于权利要求1所述基于用户行为的电力通信规划指标自适应生成方法的系统，其特征在于，包括：

用户选择反馈获取模块，用于获取用户的历史数据信息以判断用户类型，根据所述用户类型推荐不同的指标内容以获得用户选择反馈；

第一矩阵获取模块，用于根据所述用户选择反馈记录显式指标和隐式指标选择，将所述显式指标和隐式指标进行指标融合，确定用户对指标模板内容的初始评分矩阵；计算所述指标模板之间的余弦相似度，确定指标模板之间的相似度矩阵；

第二矩阵获取模块，用于根据所述评分矩阵和相似度矩阵确定协同过滤后的用户评分矩阵；

推荐指标模块，用于根据指标模板的重要指标频率和所述用户评分矩阵，确定指标模板中重要指标集合；将所述重要指标集合作为输入进行网络训练，确定重要指标的关联指标模板；对所述关联指标模板进行语义融合，最终确定推荐指标。