[发明专利]一种基于用户访问行为的群体偏好上下文重构方法

摘要

本发明公开了一种基于用户访问行为的群体偏好上下文重构方法，计算用户热点对基站的影响以及用户热时对时隙的影响；构建用户中心点特征；通过中心点特征以及内容向量计算关联矩阵；通过中心点特征以及关联矩阵计算效用向量并进一步构建中心点向量；通过新用户的效用向量以及中心点向量计算欧式距离向量，通过欧式距离向量计算群体上下文偏好向量；新用户继续到来更新群体上下文偏好向量并作为历史数据。与现有技术相比，本发明能重构群体偏好上下文并具有较强的适用性。

主权项

1.一种基于用户访问行为的群体偏好上下文重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据历史一周用户基站访问量数据构建用户基站访问量矩阵，根据用户基站访问量矩阵构建用户热点访问量矩阵，根据历史一周用户时隙访问量数据构建用户时隙访问量矩阵，根据用户时隙访问量矩阵构建用户热时访问量矩阵，通过热点访问量矩阵计算用户热点中心信息增益，通过热时访问量矩阵计算用户热时中心信息增益，通过用户热点中心信息增益计算用户热点对访问基站的影响，通过用户热时中心信息增益计算用户热时对访问时隙的影响；步骤2：根据URL类型划分用户兴趣的偏好，通过历史一周用户基站访问量数据得到热点的兴趣偏好以及热时的兴趣偏好，结合热点对访问基站的影响以及用户热时对访问时隙的影响构建用户中心点特征；步骤3：通过用户中心点特征、内容向量以及用户中心点特征对内容向量的偏好程度计算关联矩阵；步骤4：通过k‑means聚类算法对用户效用向量进行分类，并根据偏好以及偏好类的对象构建中心点向量；步骤5：通过新用户效用向量以及中心点向量计算新用户的欧式距离向量，通过新用户的欧式距离向量构建群体上下文偏好向量；步骤6：新用户继续到来进一步更新群体上下文偏好向量并作为将来时刻的历史数据。