一种海量信息数据的推荐方法及推荐装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种海量信息数据的推荐方法，根据应用服务单元的内容属性信息和推荐引擎的属性信息提供服务适应单元，所述服务适应单元在所述应用服务单元与所述推荐引擎之间建立联系；所述服务适应单元接收所述应用服务单元的提供的推荐请求；所述服务适应单元将推荐请求提供到所述推荐引擎；所述推荐引擎将推荐信息提供到所述服务适应单元，所述服务适应单元将所述推荐信息提供到所述应用服务单元；本发明专利技术采用将直接推荐内容的应用服务单元与生成推荐信息的推荐引擎分离，拓展增加需要新的内容时依旧利用原有的推荐引擎，不需要重新开发拓展推荐引擎，降低推荐装置拓展的难度以及工作量。

【技术实现步骤摘要】
一种海量信息数据的推荐方法及推荐装置
本专利技术涉及一种数据推荐方法，更具体地说，它涉及一种对于多分类的海量信息数据的推荐方法。
技术介绍
随着大数据时代的来临，如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础，引导用户发现自己的信息需求，现已广泛应用于很多领域。目前为止的推荐装置包含适用于一个推荐内容的推荐引擎，对于基于海量信息数据的平台具有多个分类的推荐内容，需要根据推荐内容的属性建立对应的推荐引擎，不能通过一个推荐引擎实现所有分类的推荐内容的推荐；由于基于海量信息数据的平台依然会随着时间增加数据容量以及新的数据，必然会导致推荐内容的属性的增加，这就需要建立新的对应的推荐引擎，这样就导致推荐装置的拓展难度较大，接近于重新开发推荐装置。
技术实现思路
本专利技术提供一种拓展时不需要重新建立推荐引擎的海量信息数据的推荐方法，解决相关技术中推荐装置拓展难度较大的技术问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种海量信息数据的推荐方法，包括以下步骤：根据应用服务单元的内容属性信息和推荐引擎的属性信息提供服务适应单元，所述服务适应单元在所述应用服务单元与所述推荐引擎之间建立联系；所述服务适应单元接收所述应用服务单元的提供的推荐请求；所述服务适应单元将推荐请求提供到所述推荐引擎；所述推荐引擎将推荐信息提供到所述服务适应单元，所述服务适应单元将所述推荐信息提供到所述应用服务单元；所述应用服务单元通过交互界面向用户提供与所述推荐信息关联的内容；所述应用服务单元的内容属性信息是应用服务单元提供服务的内容的属性；所述推荐引擎的属性信息是推荐引擎的推荐算法。通过采用上述技术方案，本专利技术提供了一种根据应用服务单元提供服务适应单元，由服务适应单元将应用服务单元联系到推荐引擎，由服务适应单元配合应用服务单元启动对应的推荐引擎得到推荐信息，并发送到服务适应单元的推荐方法，增加新的内容的应用服务单元时不需要增加推荐引擎，只需要生成一个联系固有的推荐引擎的服务适应单元。充分利用推荐引擎的通用性，只需要增加对应新的内容的应用服务单元，降低推荐装置拓展的难度以及拓展的工作量。进一步地，所述服务适应单元与推荐引擎之间建立联系是服务适应单元联系推荐引擎的应用程序设计接口。作为本专利技术的另一个方面，提供了一种海量信息数据的推荐装置，包括：大数据服务平台，包括多个应用服务单元以及与其一一对应的服务适应单元；推荐服务平台，包括多个推荐引擎；数据库平台，存储所述推荐引擎需要调用的数据；多个应用服务单元分别提供或销售内容，每个应用服务单元分别至少提供或销售一个以上的具有一定属性的内容；所述服务适应单元将对应的应用服务单元与至少一个以上的所述推荐引擎联系，所述服务适应单元基于所述应用服务单元的请求启动所述推荐引擎，推荐引擎调用数据库平台的数据并处理得到推荐信息，所述服务适应单元将所述推荐引擎得到的所述推荐信息提供给对应的所述应用服务单元。通过采用上述技术方案，本专利技术提供了一种根据应用服务单元提供服务适应单元，由服务适应单元将应用服务单元联系到推荐引擎，由服务适应单元配合应用服务单元启动对应的推荐引擎得到推荐信息，并发送到服务适应单元的推荐装置，这样一种装置能够基于新的内容拓展新的应用服务单元，并且不需要拓展对应的推荐引擎，拓展难度低，工作量小。进一步地，所述多个推荐引擎包括以下至少一种推荐引擎：基于协同过滤算法的协同过滤引擎、基于图模型的概率引擎和基于关联规则的规则引擎。进一步地，所述服务适应单元包括属性管理部和联系部，所述属性管理部用于设定内容属性信息、推荐属性信息、推荐引擎信息、推荐引擎启动所需参数信息以及推荐引擎启动所需的表格信息；属性管理部提供可变更所述内容属性信息、推荐属性信息、推荐引擎信息、推荐引擎启动所需参数信息以及推荐引擎启动所需的表格信息的交互界面，用户通过交互界面更改属性管理部的所述内容属性信息、推荐属性信息、推荐引擎信息、推荐引擎启动所需参数信息以及推荐引擎启动所需的表格信息；联系部调用属性管理部的信息，并和所述服务适应单元对应的应用服务单元共同启动推荐引擎。进一步地，所述联系部联系其所在的所述服务适应单元对应的应用服务单元和推荐引擎，联系部是与推荐引擎的应用程序设计接口联系，联系部还具有在推荐引擎和应用服务单元之间传输数据的功能。进一步地，多个应用服务单元分别提供的内容包括专利内容、专家内容、成果内容和政策内容；多个应用服务单元分别联系基于协同过滤算法的协同过滤引擎和/或基于关联规则的规则引擎。进一步地，所述基于协同过滤算法的协同过滤引擎的推荐方法包括：提取用户的特征向量和特征-物品相关矩阵；对特征-物品相关矩阵进行处理，删除特征-物品相关矩阵中不属于应用服务单元提供的内容的物品，得到处理后的特征-物品相关矩阵；基于用户的特征向量和处理后的特征-物品相关矩阵得到推荐信息。进一步地，一个应用服务单元提供专利内容，其联系两个推荐引擎，所述两个推荐引擎均是基于协同过滤算法的协同过滤引擎；一个所述推荐引擎删除特征-物品相关矩阵中不属于专利内容的物品，得到处理后的特征-专利相关矩阵；基于用户的特征向量和处理后的特征-专利相关矩阵得到专利推荐信息；另一个所述推荐引擎删除特征-物品相关矩阵中不属于专家内容的物品，得到处理后的特征-专家相关矩阵；基于用户的特征向量和处理后的特征-专家相关矩阵得到专家推荐信息；以所述专利推荐信息中的专利项的专利技术人名称作为第一筛选项，以所述专家推荐信息的专家项的专家名称作为第二筛选项，在所述专利推荐信息筛选出存在第一筛选项与任意一个第二筛选项相同的专利项集合作为最终推荐信息，所述应用服务单元基于所述最终推荐信息提供专利内容。进一步地，所述大数据服务平台增加应用服务单元的方法包括：增加应用服务单元，根据所述应用服务单元的内容属性信息和推荐引擎的属性信息提供服务适应单元；并将所述服务适应单元与至少一个的所述推荐引擎联系。本专利技术的有益效果在于：本专利技术采用将直接推荐内容的应用服务单元与生成推荐信息的推荐引擎分离，拓展增加需要新的内容时依旧利用原有的推荐引擎，不需要重新开发拓展推荐引擎，降低推荐装置拓展的难度以及工作量。附图说明图1是本专利技术实施例的海量信息数据的推荐装置的结构示意图；图2是本专利技术实施例的海量信息数据的推荐装置增加新的应用服务单元的示意图；图3是本专利技术实施例的服务适应单元的结构示意图；图4是本专利技术实施例的数据集示意图；图5是本专利技术实施例的二分图模型的示意图；图6是本专利技术实施例的海量信息数据的推荐方法的流程图；图7是本专利技术实施例的基于协同过滤算法的协同过滤引擎的推荐方法的流程图。具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种海量信息数据的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：/n根据应用服务单元的内容属性信息和推荐引擎的属性信息提供服务适应单元，所述服务适应单元在所述应用服务单元与所述推荐引擎之间建立联系；/n所述服务适应单元接收所述应用服务单元的提供的推荐请求；/n所述服务适应单元将推荐请求提供到所述推荐引擎；/n所述推荐引擎将推荐信息提供到所述服务适应单元，所述服务适应单元将所述推荐信息提供到所述应用服务单元；所述应用服务单元通过交互界面向用户提供与所述推荐信息关联的内容；/n所述应用服务单元的内容属性信息是应用服务单元提供服务的内容的属性；/n所述推荐引擎的属性信息是推荐引擎的推荐算法。/n

【技术特征摘要】
1.一种海量信息数据的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据应用服务单元的内容属性信息和推荐引擎的属性信息提供服务适应单元，所述服务适应单元在所述应用服务单元与所述推荐引擎之间建立联系；
所述服务适应单元接收所述应用服务单元的提供的推荐请求；
所述服务适应单元将推荐请求提供到所述推荐引擎；
所述推荐引擎将推荐信息提供到所述服务适应单元，所述服务适应单元将所述推荐信息提供到所述应用服务单元；所述应用服务单元通过交互界面向用户提供与所述推荐信息关联的内容；
所述应用服务单元的内容属性信息是应用服务单元提供服务的内容的属性；
所述推荐引擎的属性信息是推荐引擎的推荐算法。


2.根据权利要求1所述的一种海量信息数据的推荐方法，其特征在于，所述服务适应单元与推荐引擎之间建立联系是服务适应单元联系推荐引擎的应用程序设计接口。


3.根据权利要求所述的一种海量信息数据的推荐装置，其特征在于，包括：
大数据服务平台，包括多个应用服务单元以及与其一一对应的服务适应单元；
推荐服务平台，包括多个推荐引擎；
数据库平台，存储所述推荐引擎需要调用的数据；
多个应用服务单元分别提供或销售内容，每个应用服务单元分别至少提供或销售一个以上的具有一定属性的内容；
所述服务适应单元将对应的应用服务单元与至少一个以上的所述推荐引擎联系，所述服务适应单元基于所述应用服务单元的请求启动所述推荐引擎，推荐引擎调用数据库平台的数据并处理得到推荐信息，所述服务适应单元将所述推荐引擎得到的所述推荐信息提供给对应的所述应用服务单元。


4.根据权利要求3所述的一种海量信息数据的推荐装置，其特征在于，所述多个推荐引擎包括以下至少一种推荐引擎：
基于协同过滤算法的协同过滤引擎、基于图模型的概率引擎和基于关联规则的规则引擎。


5.根据权利要求3或4所述的一种海量信息数据的推荐装置，其特征在于，所述服务适应单元包括属性管理部和联系部，所述属性管理部用于设定内容属性信息、推荐属性信息、推荐引擎信息、推荐引擎启动所需参数信息以及推荐引擎启动所需的表格信息；
属性管理部提供可变更所述内容属性信息、推荐属性信息、推荐引擎信息、推荐引擎启动所需参数信息以及推荐引擎启动所需的表格信息的交互界面，用户通过交互界面更改属性管理部的所述内容属性信息、推荐属性信息、推荐引擎信息、推荐引擎...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，徐志峰，
申请(专利权)人：山东省科院易达科技咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37