ι，r2，r3,......，rk}。R中元素&的長度（權重）設為實際開多式為（ca,cb......crc),ca,cb...... (1彡a,b，rc彡n)為序列中的緊鄰的點，ca為起始點，c"為結束點。為了控制序列長 度（權重）r。，r。取1到η的開平方之間的一個隨機整數(shù)，即1彡rsqrt(η)。
[0016] 第二步，選擇最優(yōu)序列 計算每一條序列的潛在空載距離期望值，并在此基礎上選擇潛在空載距離期望值最小 者作為最優(yōu)推薦序列。具體算法如下。
[0017] 算法1 :給出一條序列，計算從序列中給定位置開始到序列結束點的空載距離期 望值。
[0018] 輸入：一條需要計算的序列，為一條有序的點集，其中每個點有一個特征點的利用 概率屬性；給定開始位置在序列中的序號； 輸出：空載距離期望值
算法2 :在序列集合中選擇最優(yōu)序列，即該序列的空載距離期望值最小。
[0019] 輸入：潛在特征點集合、推薦序列集合、特征點的利用概率集合 輸出：最優(yōu)序列
第三步，方法優(yōu)化 在算法1、算法2的基礎上進行優(yōu)化，優(yōu)化過程如下。
[0020] 算法3 :給出一條序列，計算從序列中給定位置開始的空載距離期望值。
[0021] 輸入：一條需要計算的序列，為一條有序的點集，其中每個點有一個特征點的利用 概率屬性；給定開始位置在序列中的序號； 輸出：序列的空載距離期望值
算法4 :在序列集合中選擇最優(yōu)序列，即該序列空載距離期望值最小。
[0022] 輸入：潛在特征點集合、推薦序列集合、特征點的利用概率集合 輸出：最優(yōu)序列
本發(fā)明的實驗效果描述： 使用隨機生成的無向圖模擬待解決問題，圖中包含10000個點，100000條邊，隨機生成 5000條序列。假設邊的長度（權重）都為1，節(jié)點的利用概率采用隨機方法自動生成。
[0023]設定的實驗效果判定準則是：使用本方法并作優(yōu)化后，若每次向活動點使用者進 行序列推薦的平均時間低于0. 1秒，則本方法包括優(yōu)化方法滿足"用戶體驗好"這一指標。
[0024] 首先，根據(jù)算法1和算法2進行最優(yōu)序列選擇，在所進行的1000次推薦用時 51. 23s;使用優(yōu)化后的方法進行最優(yōu)序列選擇，所進行1000次推薦用時10. 22s。使用優(yōu)化 后的方法進行最佳序列選擇，每次推薦平均用時為0. 00151562s。
[0025] 由上可知，本發(fā)明方法并優(yōu)化后將每次推薦時間控制在了可以接受的范圍（0.Is) 之內(nèi)，滿足較好的用戶體驗指標，解決了序列化信息推薦問題效率低下這一技術問題。
[0026] 結論分析： 第一，本發(fā)明的方法及其優(yōu)化方法，其效率優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：（1)從潛在特征點集合中 得出空載序列生成活動點序列，并依此構造活動點活動圖；（2)結合活動點當前所在位置， 通過對計算空載距離期望值過程的優(yōu)化，減少了計算次數(shù)。
[0027] 第二，對于算法2的時間復雜度分析：設生成序列集合中包含Μ個元素，每個元素 為一個序列。其中最長(權重之和最大)的序列包含S個潛在特征點。假設在計算序列的空 載距離期望值的過程中，每次迭代計算點的代價為1，那么minF函數(shù)的時間復雜度為。calF 遍歷集合Μ中所有元素，所以calF的時間復雜度為。
[0028] 第三，對于算法3和算法4的綜合分析：采用剪枝優(yōu)化分析，算法3和4在算法1和 2的基礎上設定了一個目標，使得之后每次計算逐漸向最優(yōu)目標逼近，這樣可以在計算過程 中將很多無效序列排除，在算法1和2的基礎上降低了計算次數(shù)，提高了計算效率。
[0029] 第四，本方法中優(yōu)化方法的有效性可用構造法加以證明：即在本發(fā)明中的方法計 算某一個序列rp時，在計算PoCab-cp,a-cp,b-......-cp, 的空載序列期望的過程中， 當計算到cP,q時，得到空載序列期望值大于min值時，舍去此結果，不再繼續(xù)計算這個序列， 開始下一個序列的計算，此序列省去的計算次數(shù)為（h-q)，若此序列一直計算完畢得到的 結果仍比min值小，則此序列省去的計算次數(shù)為（h-r。)，即0次。若從第二條序列開始，每 個序列分別計算到qpq2,......，qk 1 (qi，q；!，......，qk通小于等于r。）點時計算終止，則本 發(fā)明方法總共減少次數(shù)為（1·。％+!·。％+......+re-qk丨）。
【主權項】
1. 一種序列化信息推薦方法，其特征在于該方法包括W下步驟： (1) 生成序列元素特征點；根據(jù)歷史數(shù)據(jù)使用聚類方法得到N個簇，選取每個簇的幾何 中屯、作為潛在的特征點集合；生成一個潛在的特征點集合C，用點表示特征點，C中包含η個 潛在特征點Ci，集合C中的元素為所有特征點{Ci，〇2，〇3，C4,……，C。}; (2) W歷史數(shù)據(jù)作為樣本集，生成序列元素特征點利用概率，作為推薦序列的評價基 礎指標；特征點的利用概率計算方法為：首先對聚類結果進行分析，獲得每個類簇的區(qū)域 點覆蓋，然后根據(jù)覆蓋中包含的點，統(tǒng)計該區(qū)域所包含的點的利用頻數(shù)記為Q，設置所有區(qū) 域中所包含點的可能的利用總頻數(shù)為歸一化參數(shù)T，則該區(qū)域所對應簇的利用概率為Q/T， 對于每一個潛在特征點，把該特征點所代表的簇的利用概率近似作為該點的利用概率；根 據(jù)樣本分析，賦予每個特征點一個不同的利用概率Pi，用浮點數(shù)表示利用概率，得到一個概 率集合P，P中元素Pi的值為0到1之間的一個隨機小數(shù)，即P中的元素為{p1，P2,化......， Pn}，〇《Pi《l (3) 生成序列信息，即序列活動圖；序列活動圖定義為Ξ元組：（C，P，E)，其中C表示 特征點集合，P表示每個特征點對應的利用概率集合，E表示邊集，E中包含m條邊ei，即兩 個特征點之間的序列^中元素6鹿義為（0。，叫，(11)，其中0。，^(1《曰，13《11)為表示起 點和終點的兩個特征點，di為邊的長度，首先生成邊的長度，邊的長度由待解決問題所關注 的焦點結合實際情況來決定，然后結合步驟（1)、（2)所獲得的特征點集和概率集構成序列 活動圖； 根據(jù)序列活動圖生成序列；生成序列集合R，R中包含k條完整的序列Γι，用點的集合形 式表示，即R中的元素為{γι，……，rj，R中元素的長度設為r。，實際形式為 (C。，Cb......Cfc),Ca,Cb......Cfc(1《a,bjc《η)為序列中的緊鄰的點，Ca為起始點，crc為 結束點，為了控制序列長度rt，r。取1到η的開平方之間的一個隨機整數(shù)，即1《rc《sqrt(η)； (4) 計算序列活動圖中潛在的空載序列距離期望值，結合活動點的當前位置選擇并推 薦最優(yōu)序列；最優(yōu)序列的選擇方法基于潛在的空載序列距離期望值，空載序列距離期望值 計算方法如下：假設點A到點Β之間有一條長度為dist的序列，A為活動點位置，點Β的 利用概率為Pb，若在B點可W得W應用，那么由A到B構成的序列可看作是有價值的，反之， 若B點沒有得到利用，則需要前往下一個潛在特征點，那么由A到B構成的序列是無用的， 假設較壞的情況，即前往的下一個潛在特征點是無用的，將運段序列的消耗記為CostA，計 算方式如下： 。二二4 =二U-托? 即運段序列的消耗等于兩點之間的長度乘WΒ點不利用的概率，對于點Β的選取，根 據(jù)A得到與之最近的k個點作為待判定點，對其預估的消耗為對應的CostA的值，選取其中 CostA值最小者向后構造后繼序列，依此類推，建立一個消耗值為L的有向序列，作為所求 的推薦序列候選；將集合C中N個特征點依次作為活動點起始位置來生成Μ條消耗為L的 推薦序列候選集合，計算每一條序列的潛在空載距離期望值，并在此基礎上選擇潛在空載 距離期望值最小者作為推薦序列。2. 根據(jù)權利要求1所述的序列化信息推薦方法，其特征在于步驟（4)中所述的空載序 列距離期望值計算方法的優(yōu)化方法，具體過程如下： 對于當前位置化C油，有k條完整的序列，分別為ri,。，。，……，rk，每條序列記為 Ll'a，L!，b 、L2，a, L2，b ^2,rc-^? ^ ^3, a> ^3,b ^3, rc-^? ? ^ ^k, a> ^k,b 曰 先計算序列PoC油一Cl,。一c1,b.......ci,r。的空載序列期望，并存放為最小值變量min 中；然后再依次計算其他序列，若計算得到的其他序列的空載序列期望小于當前min值時， 將此值存入當前min變量中，如此不斷迭代，當出現(xiàn)在計算某一序列的過程中，其中間結果 值超過min值時，便不再繼續(xù)計算，舍棄此序列進行剪枝。
【專利摘要】本發(fā)明涉及信息推薦領域，提供一種序列化信息推薦的方法，包括如下步驟：（1）生成序列元素特征點；（2）以歷史數(shù)據(jù)作為樣本集，生成序列元素特征點利用概率，作為推薦序列的評價基礎指標；（3）生成序列信息，（4）計算序列活動圖中潛在的空載序列距離期望值，選擇潛在空載距離期望值最小者作為最優(yōu)推薦序列。本發(fā)明方法針對序列元素的特征設定權重，根據(jù)序列特征約束進行個性化推薦，解決序列化信息推薦精度不高和效率低下等技術問題。
【IPC分類】G06F17/30, G06K9/62
【公開號】CN105404666
【申請?zhí)枴緾N201510770511
【發(fā)明人】葉俊民, 陳曙, 李超, 王繼新, 左明章
【申請人】華中師范大學
【公開日】2016年3月16日
【申請日】2015年11月12日