一种多标签分类的手机应用推荐系统及其方法技术方案

本发明专利技术属于大数据和数据挖掘推荐系统技术领域，尤其是一种多标签分类的手机应用推荐系统及其方法。本发明专利技术的系统包括：数据获取模块、数据处理模块、数据存储模块、业务逻辑模块、显示模块等五个模块。提出了一种基于随机游走算法的多标签分类算法，将多标签数据映射成为多标签随机游走图。当输入一个未分类数据时，建立一个多标签随机游走图系列。而后对图系列中的每个节点随机游走，得到遍历每个顶点的概率分布，并将这个点概率分布转化成每个标签的概率分布。本发明专利技术解决用户兴趣多样性推荐的问题以及用户兴趣不断变化带来的推荐运算复杂度增长的问题，得到较传统的推荐技术更加灵活的推荐技术，提高了推荐质量。

A mobile phone application recommendation system with multi label classification and its method

The invention belongs to the technical field of large data and data mining recommendation system, especially a mobile phone application recommendation system with multi label classification and its method. The system of the invention includes five modules, such as data acquisition module, data processing module, data storage module, business logic module, display module and so on. A multi label classification algorithm based on random walk algorithm is proposed, which maps multi label data into a multi label random walk map. When an unclassified data is input, a series of multi label random walk maps is set up. Then we randomly walk each node in the graph series, get the probability distribution of traversing each vertex, and transform the point probability distribution to the probability distribution of each label. The invention solves the problem of user interest diversity recommendation and the increasing complexity of recommendation operation caused by the continuous change of user interest, and obtains more flexible recommendation technology than traditional recommendation technology, and improves the recommendation quality.

【技术实现步骤摘要】
一种多标签分类的手机应用推荐系统及其方法
本专利技术涉及大数据和数据挖掘推荐系统
，尤其是一种多标签分类的手机应用推荐系统及其方法。
技术介绍
社交网络随着Internet用户的普及已经逐渐代替我们传统的信息获取渠道，如报纸、杂志、电视新闻等，成为大多数人第一时间接收信息的一种方式。例如国外的Facebook、Twitter，国内的微博、人人网等。大家通过发消息与状态，发布自己所要表达的信息，通过转发与分享其他人的消息与状态，去扩散从其他人那里得到的信息。这涉及到结点影响度的问题，即一个被所有人关注的结点，它所发布的信息能被所有人看到，一个关注所有人的结点，它能看到所有人发布的信息。当然，我们的精力是有限的，用户不可能通过自己去寻找，然后手动关注所有用户可能会感兴趣的内容。所以需要研究如何去有效地向用户推荐他们会感兴趣的内容。在网络服务中，各用户之间的直接或间接的联系是实现推荐的基础。目前，主流的推荐算法主要分为3类：1、基于内容的推荐；2、基于协同过滤；3、关联规则推荐。基于内容的推荐，要求内容能容易抽取成有意义的特征，要求特征内容有良好的结构性，并且用户的口味必须能够用内容本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多标签分类的手机应用推荐系统，其特征在于：包括数据获取模块、数据处理模块、数据存储模块、业务逻辑模块和显示模块；所述数据获取模块，接收数据请求，获取用户手机上的应用信息并发送给所述数据处理模块；所述数据处理模块，对所述数据获取模块传输来的用户手机上的应用信息进行归纳整理，再利用数据挖掘技术找到应用相对应的属性标签，得到每个用户的属性标签集，并用矩阵的形式表达，并发送到所述数据存储模块；所述数据存储模块接收到所述数据处理模块发送来的属性标签集，分别存入用户应用数据库和应用属性数据库，并将所述用户应用数据库的数据发送到所述业务逻辑模块，将所述应用属性数据库的应用属性标签发送给所述显示模块；所述...

【技术特征摘要】
1.一种多标签分类的手机应用推荐系统，其特征在于：包括数据获取模块、数据处理模块、数据存储模块、业务逻辑模块和显示模块；所述数据获取模块，接收数据请求，获取用户手机上的应用信息并发送给所述数据处理模块；所述数据处理模块，对所述数据获取模块传输来的用户手机上的应用信息进行归纳整理，再利用数据挖掘技术找到应用相对应的属性标签，得到每个用户的属性标签集，并用矩阵的形式表达，并发送到所述数据存储模块；所述数据存储模块接收到所述数据处理模块发送来的属性标签集，分别存入用户应用数据库和应用属性数据库，并将所述用户应用数据库的数据发送到所述业务逻辑模块，将所述应用属性数据库的应用属性标签发送给所述显示模块；所述业务逻辑模块先将获得的所述用户应用数据库中的数据进行用户属性分析，再根据随机游走算法对用户进行分类，学习用户初始化类别标签以及通过迭代推理获得用户稳定标签，利用实例间存在的关系网络信息把类别标签传播到其余未标签应用形成新标签或更新已有属性标签，最后发送给所述显示模块；所述显示模块将所述业务逻辑模块发送的新标签或更新的已有属性标签与所述应用属性数据库发送的应用属性标签进行匹配，找到相对应的应用集合，最后对用户进行推荐。2.根据权利要求1所述一种多标签分类的手机应用推荐系统，其特征在于：所述业务逻辑模块对所述用户应用数据库发送来的数据进行用户属性分析前，需判断用户是否为新用户并进行相应操作，具体步骤如下：S11：判断用户是否为新用户；S12：若用户为新用户，则采取随机游走算法，对其进行属性概率分析，采取阈值法去除低概率属性；S13：若用户为老用户，将根据用户的手机应用属性，在原有属性标签的基础上，采取随机游走算法，更新用户的属性标签。3.根据权利要求1所述一种多标签分类的手机应用推荐系统，其特征在于：所述数据获取模块获取用户手机上的应用信息，是根据用户手机上下载的应用得到，实时更新用户的应用信息。4.一种多标签分类的手机应用推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取用户手机上的应用信息；S2：先对S1得到的应用进行归纳整理，得到用户应用数据；再利用数据挖掘技术，找到应用相对应的属性标签，将得到的用户应用进行属性划分，得到每个用户的属性标签集，并用矩阵的形式表达；S3：将得到的用户数据属性标签集存入到数据库中；每当用户新下载一个应用时，用户数据库中相应用户属性标签也会发生动态变化；S4：分析用户的属性，根据随机游走算法对用户进行分类，学习用户初始化类别标签以及通过迭代推理获得用户稳定标签，利用实例间存在的关系网络信息把类别标签传播到其余未标签应用形成新标签或更新已有属性标签，S5：根据S4所得到的新标签或更新的已有属性标签，匹配数据库中的应用属性标签，找到相对应的应用集合，最后对用户进行推荐。5.根据权利要求4所述的一种多标签分类的手机应用推荐方法，其特征在于，所述S4中对用户进行分类的具体步骤为：S41：构建一个加权无向图G(V,E,W,X,L,Y)，其中节点集V＝{υ1,υ2,…,υm}对应为用户，E为边的集合，W为E对应的权重矩阵，表示节点υi与υj之间边的权重值，W实质上对应为用户的关系网络特征矩阵,每一个节点υi∈V都分配一个对应的d维空间向量χi＝(ti1,ti2,…,tid)∈Rd，Rd表示在...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐光侠，陶荆朝，代小龙，常光辉，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50