[发明专利]一种基于协同过滤对故障巡检的推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于协同过滤对故障巡检的推荐方法，其特征在于：

所述的推荐方法包括以下步骤：

对根据巡检设备的历史数据获取维修记录和故障标签数据进行情感分析得到偏好评分，根据偏好评分对设备端巡检评分进行修正，得到巡检评分相似度；

采用LDA主题模型处理维修记录和故障标签数据得到维修-标签分布，从中引入艾宾浩斯记忆曲线对巡检偏好分布进行改进，得到巡检偏好相似度；

从巡检偏好相似度与巡检评分相似度两个维度综合计算综合评分相似度，基于综合评分相似度确定预测评分，并输出推荐结果。

2.根据权利要求1所述的基于协同过滤对故障巡检的推荐方法，其特征在于，在所述采用LDA主题模型处理维修记录和故障标签数据得到维修-标签分布的步骤中，将每条标签信息当作独立的标签文本数据，使用LDA主题模型分析标签文本数据得到维修-标签分布。

3.根据权利要求2所述的基于协同过滤对故障巡检的推荐方法，其特征在于，所述维修-标签分布中各个分量表示该分量对应的主题出现的概率分布。

4.根据权利要求3所述的基于协同过滤对故障巡检的推荐方法，其特征在于，在所述计算综合评分相似度中，采用皮尔逊相关系数，将用户平均评分删掉，选用两个维修标签或者目标检测标签相同的项目集合进行评分相似度计算。

5.根据权利要求4所述的基于协同过滤对故障巡检的推荐方法，其特征在于，所述巡检偏好分布为一个K维的特征向量，选用余弦相似度来计算巡检偏好相似度。

6.根据权利要求5所述的基于协同过滤对故障巡检的推荐方法，其特征在于，所述综合评分相似度是由巡检评分相似度和巡检偏好相似度两者线性结合而得。

7.一种推荐系统，其特征在于：

所述推荐系统用于实现如权利要求1-6任一所述的基于协同过滤对故障巡检的推荐方法；

其中，所述系统包括：

巡检评分模块，所述巡检评分模块用于对根据巡检设备的历史数据获取维修记录和故障标签数据进行情感分析得到偏好评分，根据偏好评分对设备端巡检评分进行修正，得到巡检评分相似度；

巡检偏好模块，所述巡检偏好模块用于采用LDA主题模型处理维修记录和故障标签数据得到维修-标签分布，从中引入艾宾浩斯记忆曲线对巡检偏好分布进行改进，得到巡检偏好相似度；

综合计算模块，所述综合计算模块用于从巡检偏好相似度与巡检评分相似度两个维度综合计算综合评分相似度，基于综合评分相似度确定预测评分，并输出推荐结果。

8.一种计算机设备，其特征在于：

所述计算机设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1-6任一所述的基于协同过滤对故障巡检的推荐方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：

所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-6任一所述的基于协同过滤对故障巡检的推荐方法。