基于数据聚类的虚拟对象分配方法及相关设备组成比例

本申请实施例属于大数据处理的数据分配领域，应用于智慧城市领域中，涉及一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法，包括通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，得到定位点序列；对轨迹停留点进行聚类得到至少一个对象活动区，生成活动对象与对应的对象活动区的共现矩阵；接收目标对象的虚拟对象分配请求；判断目标对象是否属于活动对象，若属于获取所述活动对象的虚拟对象评分矩阵；根据共现矩阵和虚拟对象评分矩阵，计算得到与目标对象的相似度最大的活动对象作为相似对象，将最大对象评分对应的虚拟对象分配给所述目标对象。本申请还提供一种基于数据聚类的虚拟对象分配装置、计算机设备及存储介质。采用本方法提升了虚拟对象分配准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于数据聚类的虚拟对象分配方法及相关设备
本申请涉及大数据处理的数据分配领域，特别是涉及一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在进行虚拟对象分配时，例如，为用户分配适合用户的产品(优惠券、产品代金券、产品兑换券等等)。传统技术中一般会根据用户特征进行推荐，通常地，协同过滤是一种在线上大量使用的虚拟对象分配方式。其中，协同过滤一般分为Item-Based和User-Based两种，就某产品而言，Item-Based即“喜欢产品A的用户可能还喜欢产品B”，User-Based即“喜欢产品A的朋友可能也喜欢产品A”。现有技术中，一般通过根据用户对产品的评分矩阵来计算用户之间的相似度，但是这种方式存在的用户和产品/物品的交互矩阵非常稀疏，如果用户的物品交互信息比较少或者甚至没有物品交互信息，就很难计算出相应的用户相似度的技术问题，就会存在无法对产品进行准确的分配。
技术实现思路
基于此，针对上述技术问题，本申请提供一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中无法对产品进行准确分配的技术问题。一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法，所述方法包括：通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，得到定位点序列，其中，所述轨迹信息包括多个轨迹停留点；通过DBSCAN聚类算法对所述轨迹停留点进行聚类，得到至少一个对象活动区，并生成所述活动对象与对应的对象活动区的共现矩阵；接收目标对象的虚拟对象分配请求；并r>判断所述目标对象是否属于所述活动对象；若属于，获取所述活动对象的虚拟对象评分矩阵，其中，所述虚拟对象评分矩阵为根据活动对象与虚拟对象之间的交互数据生成的向量矩阵；根据所述共现矩阵和所述虚拟对象评分矩阵，计算得到与所述目标对象的相似度最大的活动对象作为相似对象，其中，所述相似对象还包括所述相似对象对各虚拟对象的对象评分；将最大对象评分对应的虚拟对象分配给所述目标对象，作为虚拟对象分配结果。一种基于数据聚类的虚拟对象分配装置，所述装置包括：轨迹获取模块，用于通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，得到定位点序列，其中，所述轨迹信息包括多个轨迹停留点；轨迹聚类模块，用于通过DBSCAN聚类算法对所述轨迹停留点进行聚类，得到至少一个对象活动区，并生成所述活动对象与对应的对象活动区的共现矩阵；请求接收模块，用于接收目标对象的虚拟对象分配请求；并对象判断模块，用于判断所述目标对象是否属于所述活动对象；矩阵获取模块，用于若属于，获取所述活动对象的虚拟对象评分矩阵，其中，所述虚拟对象评分矩阵为根据活动对象与虚拟对象之间的交互数据生成的向量矩阵；相似度计算模块，用于根据所述共现矩阵和所述虚拟对象评分矩阵，计算得到与所述目标对象的相似度最大的活动对象作为相似对象，其中，所述相似对象还包括所述相似对象对各虚拟对象的对象评分；对象分配模块，用于将最大对象评分对应的虚拟对象分配给所述目标对象，作为虚拟对象分配结果。一种计算机设备，包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述基于数据聚类的虚拟对象分配方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述基于数据聚类的虚拟对象分配方法的步骤。上述基于数据聚类的虚拟对象分配方法、装置、计算机设备和存储介质，通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，其中，该轨迹信息中可以包括活动对象的轨迹停留点，然后通过DBSCAN算法对每一活动对象的轨迹停留点进行聚类，得到其对应的对象活动区与活动对象进行向量转化得到用于表示活动对象与其对象活动区的共现矩阵，然后结合活动对象和虚拟对象的评分矩阵虎算得到与目标对象相似度最大的活动对象作为相似对象，并将该相似对象最大对象评分对应的虚拟对象分配给该目标对象，作为虚拟对象分配结果，解决了现有技术中无法对产品进行准确分配的技术问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为基于数据聚类的虚拟对象分配方法的应用环境示意图；图2为基于数据聚类的虚拟对象分配方法的流程示意图；图3为基于数据聚类的虚拟对象分配装置的示意图；图4为一个实施例中计算机设备的示意图。具体实施方式除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供的基于数据聚类的虚拟对象分配方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，该应用环境可以包括终端102、网络以及服务端104，网络用于在终端102和服务端104之间提供通信链路介质，网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端102通过网络与服务端104交互，以接收或发送消息等。终端102上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。终端102可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。服务端104可以是提供各种服务的服务器，例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法，其特征在于，所述方法包括：/n通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，得到定位点序列，其中，所述轨迹信息包括多个轨迹停留点；/n通过DBSCAN聚类算法对所述轨迹停留点进行聚类，得到至少一个对象活动区，并生成所述活动对象与对应的对象活动区的共现矩阵；/n接收目标对象的虚拟对象分配请求；并/n判断所述目标对象是否属于所述活动对象；/n若属于，获取所述活动对象的虚拟对象评分矩阵，其中，所述虚拟对象评分矩阵为根据活动对象与虚拟对象之间的交互数据生成的向量矩阵；/n根据所述共现矩阵和所述虚拟对象评分矩阵，计算得到与所述目标对象的相似度最大的活动对象作为相似对象，其中，所述相似对象还包括所述相似对象对各虚拟对象的对象评分；/n将最大对象评分对应的虚拟对象分配给所述目标对象，作为虚拟对象分配结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法，其特征在于，所述方法包括：
通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，得到定位点序列，其中，所述轨迹信息包括多个轨迹停留点；
通过DBSCAN聚类算法对所述轨迹停留点进行聚类，得到至少一个对象活动区，并生成所述活动对象与对应的对象活动区的共现矩阵；
接收目标对象的虚拟对象分配请求；并
判断所述目标对象是否属于所述活动对象；
若属于，获取所述活动对象的虚拟对象评分矩阵，其中，所述虚拟对象评分矩阵为根据活动对象与虚拟对象之间的交互数据生成的向量矩阵；
根据所述共现矩阵和所述虚拟对象评分矩阵，计算得到与所述目标对象的相似度最大的活动对象作为相似对象，其中，所述相似对象还包括所述相似对象对各虚拟对象的对象评分；
将最大对象评分对应的虚拟对象分配给所述目标对象，作为虚拟对象分配结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将最大对象评分对应的虚拟对象分配给所述目标对象，作为虚拟对象分配结果之后，还包括：
通过至少一个所述相似对象更新活动对象对虚拟对象的评分矩阵。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过至少一个所述相似对象更新活动对象对虚拟对象的评分矩阵，包括：
通过公式



更新所述评分矩阵，其中，u为目标对象、Sk,i指活动对象k对虚拟产品,的评分，simu,i评分矩阵中目标对象u对虚拟对象,的评分，simu,i指u对,的评分。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，得到定位点序列，包括：
每隔第一预设时间获取一次所述活动对象的当前定位点，得到定位点序列；
根据轨迹判定算法确定所述定位点序列中的轨迹停留点，并将除所述轨迹停留点的定位点从所述定位点序列中删除，得到只包括轨迹停留点的定位点序列。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据轨迹判定算法确定所述定位点序列中的轨迹停留点，并将除所述轨迹停留点的定位点从所述定位点序列中删除，得到只包括轨迹停留点的定位点序列之后，还包括：
当通过所述轨迹判定算法无法从连续多个定位点中确定至少一个轨迹停留点，则判断连续多个所述定位点的定位点数量；
若所述定位点数量小于第一预设值，将连续多个所述定位点从所述定位点序列中删除，得到只包括轨迹停留点的定位点序列。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据轨迹判定算法确定所述定位点序列中的轨迹停留点，并将除所述轨迹停留点的定位...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晨，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44