基于云存储的网络数据处理方法技术

本发明专利技术提供了一种基于云存储的网络数据处理方法，该方法包括：云服务器为导航用户生成多条路线信息；根据预定义推荐规则，选定最优路线；将最优路线信息反馈给导航用户。本发明专利技术提出了一种基于云存储的网络数据处理方法，通过划分用户偏好，并根据用户偏好局部相似性将全局邻近与局部邻近推荐结果相拟合，从而提高推荐精度，提高用户使用导航功能的便利性。用户终端可以按照预定义推荐规则获取推荐路线信息，满足用户的不同需求。

A method of network data processing based on cloud storage

The present invention provides a network data processing method based on cloud storage. The method includes: cloud server generates multiple route information for navigation users, selects the best route according to the predefined recommendation rules, and feedback the optimal route information to navigation users. In this paper, a network data processing method based on cloud storage is proposed. By dividing user preferences and fitting local proximity and local proximity recommendation results according to local similarity of user preferences, the accuracy of recommendation is improved and the convenience of users to use the navigation function is improved. The user terminal can get the recommended route information according to the predefined recommendation rules to meet the different needs of users.

【技术实现步骤摘要】
基于云存储的网络数据处理方法
本专利技术涉及大数据，特别涉及一种基于云存储的网络数据处理方法。
技术介绍
随着生活水平的逐渐提高，人们的活动范围也逐渐扩大，不再仅限于自己的日常生活区域。传统的导航仪路线规划基本基于算法，虽然通过离线算路或者在线算路的方法相对于单一的算路方式提供了备选算路方式，在无网络或无离线导航数据的情形下，导航系统会自动将在线算路方式切换到备选的离线算路方式。对城市道路的规划不能覆盖对道路情况、不同时间点的车流量，是否有实用小路，路段舒适度等复杂情况的考虑，有时所推荐的路线可能堵车严重、或者用时较长等，使得现有的导航功能无法满足用户的需求，影响用户的舒适性和便利性。并且在算路切换过程中，备选算路方式只能向用户推荐单一路线，随着导航系统规模的进一步扩大，用户数量和地理数据急剧增加，导致用户计分数据的极端稀疏性，而通过全局相似度计算得到的邻近不准确，从而导致路线推荐的推荐质量急剧下降。
技术实现思路
为解决上述现有技术所存在的问题，本专利技术提出了一种基于云存储的网络数据处理方法，包括：云服务器为导航用户生成多条路线信息；根据预定义推荐规则，选定最优路线；将最优路线信息反馈给导航用户。优选地，所述推荐规则采用基于路线聚类和局部偏好拟合的推荐规则，推荐过程包括如下步骤：1)在离线确定的候选路线集合中，采用相似度最大化准则确定K个初始聚类中心；2)根据相似度和最大k-means聚类算法对所有路线进行聚类；3)在聚类基础上，寻找局部邻近用户；4)将局部邻近用户以相似度和之比作为权值进行拟合，根据全局邻近用户与局部邻近用户对路线的计分，估计导航用户对路线的计分，完成推荐。优选地，所述步骤1)具体为：1.1)使用余弦相似度计算所有路线i，j之间的相似度sim(i,j)，其中，i,j＝1,2,…,n,i≠j：其中，Ui,j表示路线i和路线j共同计分的路线集，Ui表示路线i有计分的路线集，Uj表示路线j有计分的路线集，ru,i表示导航用户u对路线i的计分，ru,j表示导航用户u对路线j的计分，聚类后使得K个聚类划分的相似度和J的值达到最大，利用pearson相似度计算；将所有路线之间相似度最小的两条路线作为前两个初始聚类中心μ1和μ2，k＝2；1.2)计算未选为初始聚类中心的其它路线i到已被选定的每一个聚类中心μ1,μ2,…,μk的相似度sim(i,μ1),sim(i,μ2),…,sim(i,μk)；1.3)选择路线i到已被选定的聚类中心μ1,μ2,…μk的相似度中相似度最大化为路线i到聚类中心集的相似度sim(i,μ)＝max{sim(i,μ1),sim(i,μ2),…,sim(i,μk)}；1.4)选取到聚类中心集的相似度最小值的路线i*为新增的第k+1个聚类中心μk+1，sim(i*,μ)＝min{sim(1,μ),sim(2,μ),…sim(i,μ)…sim(n,μ)}；1.5)如果k+1＜K，则赋值k＝k+1，转步骤2)，否则利用相似度最大化准则确定K个初始聚类中心的过程结束。本专利技术相比现有技术，具有以下优点：本专利技术提出了一种基于云存储的网络数据处理方法，通过划分用户偏好，并根据用户偏好局部相似性将全局邻近与局部邻近推荐结果相拟合，从而提高推荐精度，提高用户使用导航功能的便利性。用户终端可以按照预定义推荐规则获取推荐路线信息，满足用户的不同需求。附图说明图1是根据本专利技术实施例的基于云存储的网络数据处理方法的流程图。具体实施方式下文与图示本专利技术原理的附图一起提供对本专利技术一个或者多个实施例的详细描述。结合这样的实施例描述本专利技术，但是本专利技术不限于任何实施例。本专利技术的范围仅由权利要求书限定，并且本专利技术涵盖诸多替代、修改和等同物。在下文描述中阐述诸多具体细节以便提供对本专利技术的透彻理解。出于示例的目的而提供这些细节，并且无这些具体细节中的一些或者所有细节也可以根据权利要求书实现本专利技术。图1是根据本专利技术实施例的方法流程图。响应于导航用户的查询指令，向云服务器发送包含起点信息和目的地信息的路线查询请求。例如以行车记录仪为例，该行车记录仪在汽车的行驶过程中，可通过网络与云服务器实时通信。当导航用户响应于作用在其上的查询指令，并通过能向云服务器发送数据的远程接口发送该路线查询请求。获取包含起点信息和目的地信息的查询指令。为了保证驾驶安全性，优选采用语音指令作为所述的查询指令，其中导航用户发出的语音指令的自然语言中包含有目的地信息。生成多条从起点信息至目的地信息的路线信息，再按照预定义推荐规则选定最优的推荐路线信息反馈给导航用户。所述预定义推荐规则包括所述推荐路线信息所对应路线的被采纳次数。云服务器获取多条从起点信息至目的地信息的路线信息，并获取每条路线信息历史采纳次数，将历史采纳次数最多的路线信息作为推荐路线信息反馈给导航用户。其中，为使推荐结果更符合用户的偏好，优选地，本专利技术从导航用户历史动作数据中发掘用户特性，包括：从历史记录中提取所有路线以及偏好，建立Y个偏好下的偏好路线概率函数，Y为整数；根据用户的导航动作将历史记录中的路线分为多条路线集；针对每条路线集，根据单个用户的偏好分布建立该路线集的用户偏好概率函数；根据每条路线集的用户偏好概率函数的权重对所有路线集的用户偏好概率函数进行加权求和，得到所有用户在Y个偏好的用户偏好概率函数；按照偏好路线概率函数和用户偏好概率函数生成路线推荐列表；基于所述路线推荐列表进行路线推荐。其中，导航动作的划分方式可以根据推荐内容以及路线导航系统应用环境的不同进行选择。根据本专利技术的优选实施例，用户的导航动作包括：浏览路线、模拟导航、比较路线、保存路线和执行导航。本专利技术根据用户的导航动作将历史记录中的路线分为多条路线集，并通过对每条路线集的分析研究用户不同导航动作对推荐结果的影响。只要导航动作的种类能够满足分析需求即可。路线集的数量可以与导航动作的种类相同，即每条路线集与一种导航动作一一对应，将历史记录中的路线分为浏览路线集、模拟导航路线集、比较路线集、保存路线集和执行导航路线集。只要路线集的划分方式能够满足分析需求即可，本专利技术对导航动作的具体划分方式不作限定。为了考察路线特征对推荐结果的影响，根据本专利技术的优选实施例，根据每个偏好下的路线分布建立偏好下的偏好路线概率函数包括：针对历史记录中的所有路线，生成偏好i下的路线分布建立Y个偏好下的偏好路线概率函数式中，为Y×V矩阵，i为整数，且1≤i≤Y；V为历史记录中的路线数量，且V为整数。针对每条路线集，根据每个用户的每条路线在每个偏好中出现的频率，生成每条路线集中的用户偏好概率函数。令浏览路线集、模拟导航路线集、比较路线集、保存路线集和执行导航路线集中用户偏好概率函数分别为：θ1，θ2，θ3，θ4，θ5。为了总和考虑每个导航动作对推荐结果的影响，按照每条路线集的用户偏好概率函数的权重对N条路线集的用户偏好概率函数进行加权求和，得到所有用户在Y个偏好的用户偏好概率函数θ。即：θ＝w1θ1+w2θ2+w3θ3+w4θ4+w5θ5其中，w1,…,w5分别为θ1,…,θ5的权重。优选地，采用逻辑回归法获取每条路线集的用户偏好概率函数的权重。基于偏好路线概率函数和用户偏好概率函数得到用户路线概率函数。用户路线概率函数中包含了每个用户对每本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云存储的网络数据处理方法，其特征在于，包括：云服务器为导航用户生成多条路线信息；根据预定义推荐规则，选定最优路线；将最优路线信息反馈给导航用户。

【技术特征摘要】
1.一种基于云存储的网络数据处理方法，其特征在于，包括：云服务器为导航用户生成多条路线信息；根据预定义推荐规则，选定最优路线；将最优路线信息反馈给导航用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐规则采用基于路线聚类和局部偏好拟合的推荐规则，推荐过程包括如下步骤：1)在离线确定的候选路线集合中，采用相似度最大化准则确定K个初始聚类中心；2)根据相似度和最大k-means聚类算法对所有路线进行聚类；3)在聚类基础上，寻找局部邻近用户；4)将局部邻近用户以相似度和之比作为权值进行拟合，根据全局邻近用户与局部邻近用户对路线的计分，估计导航用户对路线的计分，完成推荐。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1)具体为：1.1)使用余弦相似度计算所有路线i，j之间的相似度sim(i,j)，其中，i,j＝1,2,…,n,i≠j：其中，Ui,j表示路线i和路线j共同计分的路线集，Ui表示路线i有计分的路线集，Uj表示路线j有计分的路线集，ru,i表示导...

【专利技术属性】
技术研发人员：李仁超，
申请(专利权)人：成都信达智胜科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51