用户养老服务推荐方法以及计算机设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了用户养老服务推荐方法以及计算机设备及存储介质，属于养老服务技术领域。现有技术方案推荐的养老服务用户的响应率和满意度均较低。本发明专利技术基于可信网络与随机游走型的用户养老服务推荐方法，通过计算得到用户和若干养老服务关联度，将关联度排序，选取关联度高的前一项或前几项养老服务推荐给用户。本发明专利技术经过不断探索以及试验，充分考虑各种影响养老服务推荐的特征因素，增加对用户特征、养老服务特征以及用电、供电服务特征的刻画；进而对用户和养老服务机构进行聚类分析，选取关联度高的前一项或前几项养老服务推荐给用户，合理匹配，提高用户响应率和满意度。

【技术实现步骤摘要】
用户养老服务推荐方法以及计算机设备及存储介质
本专利技术涉及用户养老服务推荐方法以及计算机设备及存储介质，属于养老服务

技术介绍
随着老年人数量的增长，养老服务行业迅速发展。近年来社会上出现了越来越多的养老服务，养老服务的种类也各式各样，同种类别下的养老服务不仅数量多而且服务内容也有细微的差距，养老服务旨在向老年人提供所需的服务。针对如此多的养老服务，如何从大量的养老服务中挑选适合老年人的服务也是老年人及家属所面临的困难。“互联网+”时代的到来使得养老服务行业也应用到互联网中，市面上推出了越来越多的养老服务平台，该平台主要根据老年人特征为其提供各种各样的服务，老年人及家属通过养老服务平台挑选养老服务并交易。由于养老服务种类多、数量多，因此各个平台也提供了推荐模块目的为老年人及家属推荐合适的养老服务。中国专利技术(公开号CN108876069A)提供一种养老服务推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)服务平台通过互联网网页或预设的养老数据库获得养老服务的评分信息S，计算出待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于可信网络与随机游走算法的用户养老服务推荐方法，其特征在于，/n包括：/n第一步：获取用户和养老服务相关数据；/n所述用户的相关数据包括：自然特征、社会特征、用电特征；/n养老服务特征包括：成立时间、所属机构、所属地区、养老规模、口碑、信誉度、医疗护理、餐饮服务、起居生活、文化娱乐、供电特征其中一项或多项；/n第二步：根据上述数据，建立关于用户、养老服务的双主体模型；/n所述双主体模型将用户和养老服务聚类，计算聚类中心；/n第三步：划分用户与养老服务，并将每个养老服务放置到每个簇中；/n第四步：根据第三步得到的簇，基于用户间的信任和用户与养老服务间的信任建立可信网络模型；/n第五步：根据...

【技术特征摘要】
1.基于可信网络与随机游走算法的用户养老服务推荐方法，其特征在于，
包括：
第一步：获取用户和养老服务相关数据；
所述用户的相关数据包括：自然特征、社会特征、用电特征；
养老服务特征包括：成立时间、所属机构、所属地区、养老规模、口碑、信誉度、医疗护理、餐饮服务、起居生活、文化娱乐、供电特征其中一项或多项；
第二步：根据上述数据，建立关于用户、养老服务的双主体模型；
所述双主体模型将用户和养老服务聚类，计算聚类中心；
第三步：划分用户与养老服务，并将每个养老服务放置到每个簇中；
第四步：根据第三步得到的簇，基于用户间的信任和用户与养老服务间的信任建立可信网络模型；
第五步：根据可信网络模型，应用随机游走型PersonalRank算法求解出适合用户的养老服务；
通过上述步骤计算得到用户和所有养老服务关联度，将关联度排序，选取关联度高的前一项或前几项养老服务推荐给用户。


2.如权利要求1所述的基于可信网络与随机游走算法的用户养老服务推荐方法，其特征在于，
所述自然特征包括年龄、性别、身体机能、病史、居住地其中的一项或多项；
社会特征包括职业、经济来源、月收入、文化程度、配偶其中一项或多项；
用电特征包括用电量、用电设备、用电时间其中一项或多项；
供电特征包括停电次数、维修周期、保修响应时间、安全检查周期其中一项或多项。


3.如权利要求1所述的基于可信网络与随机游走算法的用户养老服务推荐方法，其特征在于，
所述第二步，双主体模型使用K-means聚类算法将用户和养老服务聚类，计算聚类中心，并通过轮廓系数评估聚类的效果；
选取聚类个数为15至25，，轮廓系数结合了聚类的凝聚度和分离度，该值范围[-1，1]。


4.如权利要求1所述的基于可信网络与随机游走算法的用户养老服务推荐方法，其特征在于，
所述第四步：可信网络模型是指以用户和养老服务为节点，计算用户间和用户与养老服务间的信任关系，得到一个无向图即为可信网络。


5.如权利要求4所述的基于可信网络与随机游走算法的用户养老服务推荐方法，其特征在于，
所述用户包括对养老服务a信任的用户B、对用户B信任的用户A；
所述用户A、用户B与养老服务存在直接信任度和间接信任度；
所述直接信任度：用户节点ui∈U和养老服务节点sj∈S，ui与sj拥有直接关系，所述直接信任度的函数ρ→[0，1]，使得用户节点ui与养老服务节点sj的直接信任度为dt＝ρ(ui，si)，直接信任关系集合表示为
DT＝{(ui，si)|uiθsi，ui∈U，si∈S}
其中：U为养老服务平台所有用户节点集合，S为所有养老服务节点集合；
所述间接信任度：用户节点ui∈U和养老服务节点si∈S，用户节点的集合U′＝{u|u∈U，u≠ui，dt(u，si)∈DT}，ui与集合U′存在间接信任关系，记为集合UDT＝{(ui，u)|u∈U′}；间接信任度的函数ui对sj的间接信任度为


6.如权利要求5所述的基于可信网络与随机游走算法的用户养老服务推荐方法，其特征在于，
所述无向图表示为G＝(P，E，V)，
其中：P表示可信网络中所有节点集合，E表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡若云，孙钢，颜拥，宫飞翔，王刘旺，陈宋宋，韩凝晖，石坤，潘明明，袁金斗，周颖，谢尊辰，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，国家电网有限公司，中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33