虚拟阅读轨迹图生成方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据分析技术，揭露了一种虚拟阅读轨迹图生成方法，包括：将现有资讯数据转换为资讯图像；将历史阅读轨迹转换为轨迹向量以对资讯图像进行标记，得到第一轨迹图像；利用对抗生成网络对第一轨迹图像进行阅读轨迹分析，得到第二轨迹图像；在第一轨迹图像与第二轨迹图像的重合度没有大于预设阈值时，调整对抗生成网络的参数，直到重合度大于预设阈值时，利用该对抗生成网络对待分析资讯数据进行阅读轨迹分析，得到用户的虚拟阅读轨迹图。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，现有资源数据可存储于区块链的节点。本发明专利技术还提出一种虚拟阅读轨迹图生成装置、设备以及介质。本发明专利技术可以解决对用户偏好资讯进行分析时，精确度较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
虚拟阅读轨迹图生成方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及数据分析
，尤其涉及一种虚拟阅读轨迹图生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着大数据时代的到来，各公司或企业会向人们进行海量资讯的推送，例如，各类新闻、书籍、广告等。由于人们的需求各不相同，导致每个人所需要的资讯也各不相同，进而使得资讯推送者难以快速找到用户偏好的资讯。现有的用户偏好分析往往是基于用户画像的偏好分析，例如，将用户画像与多种资讯进行匹配计算，以分析获取用户偏好的资讯，但该方法中，由于用户画像的生成周期长，但用户的偏好变化较快，导致基于用户画像对用户偏好资讯进行分析后，得到的分析结果的精确度较低。
技术实现思路
本专利技术提供一种虚拟阅读轨迹图生成方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决对用户偏好资讯进行分析的精确度较低的问题。为实现上述目的，本专利技术提供的一种虚拟阅读轨迹图生成方法，包括：获取用户的现有资讯数据及所述现有资讯的历史阅读轨迹，根据所述现有资讯数据构建资讯图像；根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量，并利用所述轨迹向量对所述资讯图像进行标记，得到第一轨迹图像；利用预先构建的对抗生成网络对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析，得到第二轨迹图像；计算所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像的重合度；若所述重合度小于或等于预设阈值，则调整所述对抗生成网络的参数，并返回对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析的步骤；若所述重合度大于所述预设阈值，则将所述对抗生成网络输出，得到阅读轨迹生成网络；获取待分析资讯数据，利用所述阅读轨迹生成网络对所述待分析资讯数据进行阅读轨迹分析，得到所述用户的虚拟阅读轨迹图。可选地，所述根据所述现有资讯数据构建资讯图像，包括：按照第一单位时间将所述现有资讯数据进行划分，得到资讯子集；确定每个所述资讯子集的资讯阅读数量及资讯总数量；根据每个所述资讯子集的资讯阅读数量及资讯总数量，构建资讯图像。可选地，所述根据每个所述资讯子集的资讯阅读数量及资讯总数量，构建资讯图像，包括：将所述现有资讯数据的资讯总数量进行因式分解，得到资讯矩阵；将每个所述所述资讯子集的资讯阅读数量与预设的单位灰度值进行第一运算，得到矩阵灰度；利用所述矩阵灰度与所述资讯矩阵进行第二运算，得到资讯图像。可选地，所述根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量，包括：提取所述用户在第二单位时间内对所述历史阅读轨迹中每个资讯数据的浏览时长；根据所述浏览时长对所述历史阅读轨迹中每个资讯数据进行向量转换，得到轨迹向量。可选地，所述根据所述浏览时长对所述历史阅读轨迹中每个资讯数据进行向量转换，得到轨迹向量，包括：利用如下向量转换算法对所述历史阅读轨迹中每个现有资讯数据进行向量转换：其中，Bn为所述历史阅读轨迹中第n个现有资讯数据的浏览时长，bn为第n个现有资讯数据的轨迹向量，min(Bn)为所述历史阅读轨迹中最小浏览时长，max(Bn)为所述历史阅读轨迹中最大浏览时长。可选地，所述利用预先构建的对抗生成网络对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析，得到第二轨迹图像，包括：利用所述对抗生成网络中的生成器将所述第一轨迹图中的轨迹向量映射至预构建的向量空间，得到向量表征；利用预设的调节函数和所述向量表征构建目标函数；利用所述目标函数对所述第一轨迹图像进行运算，得到第二轨迹图像。可选地，所述计算所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像的重合度，包括：利用所述对抗生成网络中判别器的损失函数计算所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像中每个轨迹向量之间的损失值；将所述损失值的平均值作为所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像的重合度。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种虚拟阅读轨迹图生成装置，所述装置包括：第一转换模块，用于获取用户的现有资讯数据及所述现有资讯中的历史阅读轨迹，根据所述现有资讯数据构建资讯图像；第二转换模块，用于根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量，并利用所述轨迹向量对所述资讯图像进行标记，得到第一轨迹图像；第一分析模块，用于利用预先构建的对抗生成网络对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析，得到第二轨迹图像；重合度计算模块，用于计算所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像的重合度；参数调整模块，用于若所述重合度小于或等于预设阈值，则调整所述对抗生成网络的参数，并返回对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析的步骤；网络输出模块，用于若所述重合度大于所述预设阈值，则将所述对抗生成网络输出，得到阅读轨迹生成网络；第二分析模块，用于获取待分析资讯数据，利用所述阅读轨迹生成网络对所述待分析资讯数据进行阅读轨迹分析，得到所述用户的虚拟阅读轨迹图。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储至少一个指令；及处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的虚拟阅读轨迹图生成方法。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的虚拟阅读轨迹图生成方法。本专利技术实施例通过历史阅读轨迹生成轨迹向量，并利用该轨迹向量对现有资讯数据生成的资讯图像进行标记，以获取包含用户阅读轨迹的轨迹图像，有利于提高对资讯数据进行分析的效率，利用该轨迹图像对预构建的对抗生成网络进行训练，并利用训练后的网络对待分析资讯数据进行阅读轨迹分析，以获取用户对该待分析资讯数据中各数据的偏好，利用网络的精确性，实现了对资讯的精确分析。因此本专利技术提出的虚拟阅读轨迹图生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决对用户偏好资讯进行分析的精确度较低的问题。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的虚拟阅读轨迹图生成方法的流程示意图；图2为本专利技术一实施例提供的转换资讯图像的流程示意图；图3为本专利技术一实施例提供的生成初始资源标签的流程示意图；图4为本专利技术一实施例提供的虚拟阅读轨迹图生成装置的功能模块图；图5为本专利技术一实施例提供的实现所述虚拟阅读轨迹图生成方法的电子设备的结构示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本申请实施例提供一种虚拟阅读轨迹图生成方法。所述虚拟阅读轨迹图生成方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述虚拟阅读轨迹图生成方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。参照图1所示，为本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种虚拟阅读轨迹图生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户的现有资讯数据及所述现有资讯的历史阅读轨迹，根据所述现有资讯数据构建资讯图像；/n根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量，并利用所述轨迹向量对所述资讯图像进行标记，得到第一轨迹图像；/n利用预先构建的对抗生成网络对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析，得到第二轨迹图像；/n计算所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像的重合度；/n若所述重合度小于或等于预设阈值，则调整所述对抗生成网络的参数，并返回对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析的步骤；/n若所述重合度大于所述预设阈值，则将所述对抗生成网络输出，得到阅读轨迹生成网络；/n获取待分析资讯数据，利用所述阅读轨迹生成网络对所述待分析资讯数据进行阅读轨迹分析，得到所述用户的虚拟阅读轨迹图。/n

【技术特征摘要】
1.一种虚拟阅读轨迹图生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的现有资讯数据及所述现有资讯的历史阅读轨迹，根据所述现有资讯数据构建资讯图像；
根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量，并利用所述轨迹向量对所述资讯图像进行标记，得到第一轨迹图像；
利用预先构建的对抗生成网络对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析，得到第二轨迹图像；
计算所述第一轨迹图像与所述第二轨迹图像的重合度；
若所述重合度小于或等于预设阈值，则调整所述对抗生成网络的参数，并返回对所述第一轨迹图像进行阅读轨迹分析的步骤；
若所述重合度大于所述预设阈值，则将所述对抗生成网络输出，得到阅读轨迹生成网络；
获取待分析资讯数据，利用所述阅读轨迹生成网络对所述待分析资讯数据进行阅读轨迹分析，得到所述用户的虚拟阅读轨迹图。


2.如权利要求1所述的虚拟阅读轨迹图生成方法，其特征在于，所述根据所述现有资讯数据构建资讯图像，包括：
按照第一单位时间将所述现有资讯数据进行划分，得到资讯子集；
确定每个所述资讯子集的资讯阅读数量及资讯总数量；
根据每个所述资讯子集的资讯阅读数量及资讯总数量，构建资讯图像。


3.如权利要求2所述的虚拟阅读轨迹图生成方法，其特征在于，所述根据每个所述资讯子集的资讯阅读数量及资讯总数量，构建资讯图像，包括：
将所述现有资讯数据的资讯总数量进行因式分解，得到资讯矩阵；
将每个所述所述资讯子集的资讯阅读数量与预设的单位灰度值进行第一运算，得到矩阵灰度；
利用所述矩阵灰度与所述资讯矩阵进行第二运算，得到资讯图像。


4.如权利要求1所述的虚拟阅读轨迹图生成方法，其特征在于，所述根据所述历史阅读轨迹构建轨迹向量，包括：
提取用户在第二单位时间内对所述历史阅读轨迹中每个资讯数据的浏览时长；
根据所述浏览时长对所述历史阅读轨迹中每个资讯数据进行向量转换，得到轨迹向量。


5.如权利要求4所述的虚拟阅读轨迹图生成方法，其特征在于，所述根据所述浏览时长对所述历史阅读轨迹中每个资讯数据进行向量转换，得到轨迹向量，包括：
利用如下向量转换算法对所述历史阅读轨迹中每个现有资讯数据进行向量转换：



其中，Bn为所述历史阅读轨迹中第n个现有资讯数据的浏览时长，bn为第n个现有资讯数据的轨迹向量，min(Bn)为所述历史阅读轨迹中最小浏览时长，max(Bn)为所述历史阅...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁天恺，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44