[发明专利]一种基于非负交替方向变换的用户特征抽取方法及抽取装置

摘要

本发明提出了一种基于非负交替方向变换的用户特征抽取方法及抽取装置。抽取装置，包括数据接收模块、数据存储模块和执行模块，其中，所述数据接收模块与数据存储模块连接，数据接收模块用于接收服务器采集的用户行为统计数据，并将所接收的服务器采集的用户行为统计数据传递给数据存储模块进行存储，所述数据存储模块与执行模块相连接，执行模块执行服务器发送的进行用户特征抽取的指令，并将抽取的用户特征数据存入数据存储模块中。本发明直接作用于用户行为统计矩阵中的已知数据集合，能够处理具备大量缺失值的、极端稀疏的用户行为统计矩阵，收敛速度快，数据还原准确度高，能够解决大数据处理环境中的用户特征抽取问题。

主权项

一种基于非负交替方向变换的用户特征抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.服务器对抽取装置发出进行用户特征抽取的指令；S2.抽取装置接收指令并设置初始化参数,初始化参数包括：特征空间维数f、对偶学习速率η、拉格朗日增强因子λ、用户特征矩阵X、用户训练辅助矩阵X_U、X_D和X_C、项目特征矩阵Y、项目训练辅助矩阵Y_U、Y_D和Y_C、迭代控制变量t、迭代上限n、收敛判定阈值S3.抽取装置构造累积绝对误差ε(P,Q,X,Y)，其中P为用户特征约束矩阵，Q为项目特征约束矩阵；S4.抽取装置使用约束条件对累积绝对误差ε(P,Q,X,Y)进行约束，保证矩阵P、Q的参数在训练过程中的非负性；S5.抽取装置构造统一损失函数L(P,Q,X,Y,Γ,K)，其中Γ和K均为对偶参数；S6.抽取装置判断迭代训练控制变量t是否已达到上限n，若是，则执行步骤S9，若否，则执行步骤S7；S7.抽取装置判断统一损失函数L相对于P，Q，X，Y，Γ和K是否在用户行为统计矩阵中的已知数据集合C上收敛，若是，则执行步骤S9，若否，则执行步骤S8；S8.抽取装置在用户行为统计矩阵中的已知数据集合C中的已知数据上对P，Q，X，Y，Γ和K进行迭代训练，再执行步骤S6；S9.抽取装置将通过迭代训练获取的用户特征矩阵X和项目特征矩阵Y输出，存储至数据模块中的获取特征存储单元。