[发明专利]一种资源受限约束下的活动推荐方法及系统

摘要

本申请公开了一种资源受限约束下的活动推荐方法及系统，该方法包括：将响应度矩阵及贡献率预测矩阵进行拟合，得到用户与活动的价值矩阵；根据价值矩阵，利用Top‑N推荐算法筛选出各指定活动的前预定数量的优质用户，对各优质用户中不受限的用户直接进行指定活动推荐得到第一推荐结果，对各优质用户中受限的用户进行合并，并筛选出受限用户与活动的受限价值矩阵；根据受限价值矩阵，利用KMB算法求解资源受限约束下的用户与活动的推荐结果，并与第一推荐结果进行合并，形成资源受限约束下的全局最优推荐结果；在考虑用户与活动贡献率和资源受限条件下，完成全局最优化多对多推荐，实现活动推荐的整体收益最大化。

主权项

一种资源受限约束下的活动推荐方法，其特征在于，所述方法包括：提取原始数据的特征数据；其中，所述特征数据包括活动关键属性及其关键度，活动资格属性及其对应的资格阈值；根据所述特征数据计算用户与活动的响应度矩阵；根据所述特征数据进行用户聚类，形成不同等级的特征群体，并根据所述特征群体计算用户与活动的贡献率预测矩阵；将所述响应度矩阵以及所述贡献率预测矩阵进行拟合，得到用户与活动的价值矩阵；根据所述价值矩阵，利用Top‑N推荐算法筛选出各所述指定活动的前预定数量的优质用户，对各所述优质用户中不受限的用户直接进行指定活动推荐得到第一推荐结果，对各所述优质用户中受限的用户进行合并，并筛选出受限用户与活动的受限价值矩阵；根据所述受限价值矩阵，利用KMB算法求解资源受限约束下的用户与活动的推荐结果，并与所述第一推荐结果进行合并，形成资源受限约束下的全局最优推荐结果。