【技术实现步骤摘要】
虚拟阅读轨迹图生成方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及数据分析
,尤其涉及一种虚拟阅读轨迹图生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着大数据时代的到来,各公司或企业会向人们进行海量资讯的推送,例如,各类新闻、书籍、广告等。由于人们的需求各不相同,导致每个人所需要的资讯也各不相同,进而使得资讯推送者难以快速找到用户偏好的资讯。现有的用户偏好分析往往是基于用户画像的偏好分析,例如,将用户画像与多种资讯进行匹配计算,以分析获取用户偏好的资讯,但该方法中,由于用户画像的生成周期长,但用户的偏好变化较快,导致基于用户画像对用户偏好资讯进行分析后,得到的分析结果的精确度较低。
技术实现思路
本专利技术提供一种虚拟阅读轨迹图生成方法、装置及计算机可读存储介质,其主要目的在于解决对用户偏好资讯进行分析的精确度较低的问题。为实现上述目的,本专利技术提供的一种虚拟阅读轨迹图生成方法,包括:获取用户的现有资讯数据及所述现有资讯的历史阅读轨迹,根据所述现有资讯数据构建资讯图像;根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量,并利用所述轨迹向量对所述资讯图像进行标记,得到第一轨迹图像;利用预先构建的对抗生成网络对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析,得到第二轨迹图像;计算所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像的重合度;若所述重合度小于或等于预设阈值,则调整所述对抗生成网络的参数,并返回对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析的步骤;若所述重合度大于所述 ...
【技术保护点】
1.一种虚拟阅读轨迹图生成方法,其特征在于,所述方法包括:/n获取用户的现有资讯数据及所述现有资讯的历史阅读轨迹,根据所述现有资讯数据构建资讯图像;/n根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量,并利用所述轨迹向量对所述资讯图像进行标记,得到第一轨迹图像;/n利用预先构建的对抗生成网络对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析,得到第二轨迹图像;/n计算所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像的重合度;/n若所述重合度小于或等于预设阈值,则调整所述对抗生成网络的参数,并返回对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析的步骤;/n若所述重合度大于所述预设阈值,则将所述对抗生成网络输出,得到阅读轨迹生成网络;/n获取待分析资讯数据,利用所述阅读轨迹生成网络对所述待分析资讯数据进行阅读轨迹分析,得到所述用户的虚拟阅读轨迹图。/n
【技术特征摘要】
1.一种虚拟阅读轨迹图生成方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户的现有资讯数据及所述现有资讯的历史阅读轨迹,根据所述现有资讯数据构建资讯图像;
根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量,并利用所述轨迹向量对所述资讯图像进行标记,得到第一轨迹图像;
利用预先构建的对抗生成网络对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析,得到第二轨迹图像;
计算所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像的重合度;
若所述重合度小于或等于预设阈值,则调整所述对抗生成网络的参数,并返回对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析的步骤;
若所述重合度大于所述预设阈值,则将所述对抗生成网络输出,得到阅读轨迹生成网络;
获取待分析资讯数据,利用所述阅读轨迹生成网络对所述待分析资讯数据进行阅读轨迹分析,得到所述用户的虚拟阅读轨迹图。
2.如权利要求1所述的虚拟阅读轨迹图生成方法,其特征在于,所述根据所述现有资讯数据构建资讯图像,包括:
按照第一单位时间将所述现有资讯数据进行划分,得到资讯子集;
确定每个所述资讯子集的资讯阅读数量及资讯总数量;
根据每个所述资讯子集的资讯阅读数量及资讯总数量,构建资讯图像。
3.如权利要求2所述的虚拟阅读轨迹图生成方法,其特征在于,所述根据每个所述资讯子集的资讯阅读数量及资讯总数量,构建资讯图像,包括:
将所述现有资讯数据的资讯总数量进行因式分解,得到资讯矩阵;
将每个所述所述资讯子集的资讯阅读数量与预设的单位灰度值进行第一运算,得到矩阵灰度;
利用所述矩阵灰度与所述资讯矩阵进行第二运算,得到资讯图像。
4.如权利要求1所述的虚拟阅读轨迹图生成方法,其特征在于,所述根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量,包括:
提取用户在第二单位时间内对所述历史阅读轨迹中每个资讯数据的浏览时长;
根据所述浏览时长对所述历史阅读轨迹中每个资讯数据进行向量转换,得到轨迹向量。
5.如权利要求4所述的虚拟阅读轨迹图生成方法,其特征在于,所述根据所述浏览时长对所述历史阅读轨迹中每个资讯数据进行向量转换,得到轨迹向量,包括:
利用如下向量转换算法对所述历史阅读轨迹中每个现有资讯数据进行向量转换:
其中,Bn为所述历史阅读轨迹中第n个现有资讯数据的浏览时长,bn为第n个现有资讯数据的轨迹向量,min(Bn)为所述历史阅读轨迹中最小浏览时长,max(Bn)为所述历史阅...
【专利技术属性】
技术研发人员:梁天恺,
申请(专利权)人:平安国际智慧城市科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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