一种海量数字信息的推荐方法技术

本发明专利技术公开一种海量数字信息的推荐方法，涉及数据信息识别技术领域，解决的问题是数据信息推荐，采用的方法是包括以下步骤：步骤一、提供动态信息表征；步骤二、自适应过滤原始数字信息；步骤三、向用户呈现推荐信息；步骤四、接收来自用户的反馈；步骤五、通过自适应信息处理算法能够在动态数据信息中不断地自适应过滤原始数字信息，通过推荐方法提高了数据信息应用能力，提高数据数据处理效率。本发明专利技术能够动态想用户推荐不同的数据信息，并对推荐的数据信息进行分类、计算和诊断，能够将不同的数据信息通过函数计算的方法提高推荐效率，大大提高了信息识别能力。大提高了信息识别能力。大提高了信息识别能力。

【技术实现步骤摘要】
一种海量数字信息的推荐方法


[0001]本专利技术涉及数据信息识别
，且更具体地涉及一种海量数字信息的推荐方法。

技术介绍

[0002]随着信息技术特别是信息通讯技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。企业内部大量数据的处理需求产生了大数据发展的驱动力。大数据的包容性推进我国新媒体行业发展进度，打开传统的电视、广播、报纸等媒体之间的边界，消解国家之间、社群之间、产业之间的边界，消解信息发送者与接收者之间的边界。在海量的数据信息中，如何快速有效地获取数据信息能够提高用户的不同数据体验，常规技术中，面对海量数字信息，用户通过常规的门户网站热门帖子推荐、数据信息链接获取数据信息，这种方法无法实现数据信息的快速推荐。在现有技术中，还有采用搜索引擎的方式提高海量数字信息推荐，这种方法不能满足用户对海量数据信息中的自主推荐和发现，数据信息处理难度大。

技术实现思路

[0003]针对上述技术的不足，本专利技术公开一种海量数字信息的推荐方法，能够在动态数据信息中不断地自适应过滤原始数字信息，通过推荐方法提高了数据信息应用能力，提高数据数据处理效率。
[0004]本专利技术采用以下技术方案：一种海量数字信息的推荐方法，其中包括以下步骤：步骤一、提供动态信息表征；本步骤用于输入海量的数字信息，通过特征模板提供动态信息特征；步骤二、自适应过滤原始数字信息；本步骤用于自适应筛选出向社区及用户推荐未处理的原始数字信息；根据信息过滤装置所包括的提取装置可以与网络层耦合并从网络层接收数据流，提取装置可以从数据流中识别和提取原始数字信息；步骤三、向用户呈现推荐信息；本步骤用于其具有编码在其中的多个配置文件，向用户传达推荐的原始数字信息；所述的配置文件包括自适应内容配置文件和自适应协作配置文件，通过响应于动态信息表征自适应过滤原始数字信息，从而产生推荐信息；步骤四、接收来自用户的反馈；通过通讯装置用于接收来自用户的反馈，响应于所提出的原始数字信息；步骤五、自适应信息处理算法；通过术语频率
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逆文档频率加权方法与最小描述长度方法对反馈的数字信息处理，以及更新响应动态信息表征，自适应信息处理算法包括响
应于自适应可信度的原始数字信息可信度过滤、响应于用户反馈更新可信度表、以及响应于用户反馈表。
[0005]作为本专利技术进一步的技术方案，特征模板包括第一特征信息模块、第二特征信息模块和转换模块，其中第一特征信息模块和第二特征信息模块通过转换模块分别实现格式信息转换和协议转换，所述第一特征信息模块提取数字信息的格式，所述第二特征信息模块提取数据信息的协议。
[0006]作为本专利技术进一步的技术方案，自适应过滤原始数字信息方法包括：（S21）通过网络层输出数据信息流，（S22）通过提取装置与网络层耦合并从网络层接收数据流；（S23）通过通信装置将提取装置自适应地过滤原始数字信息传送给用户的数据信息转化为推荐信息；作为本专利技术进一步的技术方案，信息过滤方法为：将提取装置与网络层耦合并从网络层接收数据流，提取装置从数据流中识别和提取原始数字信息；设置数据信息通讯协议，将原始数据信息通过数据信息通讯协议选择不同的频段，以过滤所设置频段内的数据信息。
[0007]作为本专利技术进一步的技术方案，推荐信息产生的方法为算法模型。
[0008]作为本专利技术进一步的技术方案，算法模型的工作方法为：（1）设置聚类个数为，将值随机取值，通过K
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means计算每个值与推荐信息之间的距离；（2）值变化趋势计算公式为：
ꢀꢀ
（1）（3）根据步骤的（1）的结果，确定值变化率变化最快的区间，表示变化趋势，表示第个推荐值距离聚类中心之间的距离，则确定值的范围：
ꢀꢀ
（2）（4）根据2分法缩小区间，最终求得值；（5）当推荐信息处于公式（2）中的范围内时，则将信息推荐出去，当推荐信息不处于公式（2）中的范围内时，则不将信息推荐出去。
[0009]作为本专利技术进一步的技术方案，自适应信息处理算法包括以下步骤：步骤1：采用术语频率
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逆文档频率；将每个原始数字信息处理为标准化向量，该向量的长度在20000到100000个令牌之间；假设令牌在数字信息文档中出现的次数越多，越与的主题相关；其次，
在所有数字信息文档中出现的次数越多，对文档的区分越差；对于给定的文档，这两个项可以通过将乘以每个令牌的的倒数来组合为权重，则文件中用于令牌的权重为：（3）公式（3）中，表示权重，表示所有数字信息文档集；步骤2：将每个类别中的数字信息转换为向量，归一化为单位长度，然后平均以获得该类别的原型向量；步骤3：采用最小描述长度；最小化整个数据集的描述长度，用于测量预测用户推荐信息数据集的质量和成本，规则函数为：（4）公式（4）中，表示用户推荐信息数据集质量，表示所有推荐信息数据，表示所有推荐信息数据的概率函数，表示所有用户推荐信息数据集质量的概率函数，表示预测用户推荐数据集质量占所有推荐信息数据集概率，表示所有推荐信息数据集概率中推荐信息数据的概率函数输出值；步骤4：假设数据独立性给定函数信息长度和类别，用户推荐信息数据集成本的概率是单个令牌概率的乘积，则用户推荐信息数据集成本的概率函数输出为：（5）公式（5）中，令牌是一个二进制值，如果令牌分布是一个简单的二项分布，则与推荐距离的长度无关，则令牌的函数公式表示为：（6）公式（6）中，假设每个令牌在海量数据信息中存在分布函数，则预测用户推荐信息数据集的函数为：（7）公式（7）中，表示预测用户推荐信息数据集的总位。
[0010]本专利技术与常规技术区别在于：本专利技术能够动态想用户推荐不同的数据信息，并对推荐的数据信息进行分类、计算和诊断，能够将不同的数据信息通过函数计算的方法提高推荐效率，大大提高了信息识别能力，有利于用于处理海量数字信息。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，其中：图1为本专利技术推荐方法流程示意图；图2为本专利技术中适应过滤原始数字信息一种实施例结构示意图。
具体实施方式
[0012]以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0013]如图1和图2所示，一种海量数字信息的推荐方法，其中包括：步骤一、提供动态信息表征；本步骤用于输入海量的数字信息，通过特征模板提供动态信息特征；步骤二、自适应过滤原始数字信息；本步骤用于自适应筛选出向社区及用户推荐未处理的原始数字信息；根据信息过滤装置所包括的提取装置可以与网络层耦合并从网络层接收数据流，提取装置可以从数据流中识别和提取原始数字信息；步骤三、向用户呈现推荐信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种海量数字信息的推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、提供动态信息表征；本步骤用于输入海量的数字信息，通过特征模板提供动态信息特征；步骤二、自适应过滤原始数字信息；本步骤用于自适应筛选出向社区及用户推荐未处理的原始数字信息；根据信息过滤装置所包括的提取装置可以与网络层耦合并从网络层接收数据流，提取装置可以从数据流中识别和提取原始数字信息；步骤三、向用户呈现推荐信息；本步骤用于其具有编码在其中的多个配置文件，向用户传达推荐的原始数字信息；所述的配置文件包括自适应内容配置文件和自适应协作配置文件，通过响应于动态信息表征自适应过滤原始数字信息，从而产生推荐信息；步骤四、接收来自用户的反馈；通过通讯装置用于接收来自用户的反馈，响应于所提出的原始数字信息；步骤五、自适应信息处理算法；通过术语频率
‑
逆文档频率加权方法与最小描述长度方法对反馈的数字信息处理，以及更新响应动态信息表征，自适应信息处理算法包括响应于自适应可信度的原始数字信息可信度过滤、响应于用户反馈更新可信度表、以及响应于用户反馈表。2.根据权利要求1所述的一种海量数字信息的推荐方法，其特征在于：特征模板包括第一特征信息模块、第二特征信息模块和转换模块，其中第一特征信息模块和第二特征信息模块通过转换模块分别实现格式信息转换和协议转换，所述第一特征信息模块提取数字信息的格式，所述第二特征信息模块提取数据信息的协议。3.根据权利要求1所述的一种海量数字信息的推荐方法，其特征在于：自适应过滤原始数字信息方法包括：（S21）通过网络层输出数据信息流，（S22）通过提取装置与网络层耦合并从网络层接收数据流；（S23）通过通信装置将提取装置自适应地过滤原始数字信息传送给用户的数据信息转化为推荐信息。4.根据权利要求3所述的一种海量数字信息的推荐方法，其特征在于：信息过滤方法为：将提取装置与网络层耦合并从网络层接收数据流，提取装置从数据流中识别和提取原始数字信息；设置数据信息通讯协议，将原始数据信息通过数据信息通讯协议选择不同的频段，以过滤所设置频段内的数据信息。5.根据权利要求1所述的一种海量数字信息的推荐方法，其特征在于：推荐信息产生的方法为算法模型。6.根据权利要求5所述的一种海量数字信息的推...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖秋平，
申请(专利权)人：广州市盛望信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：