融合个性化推荐与双层DEA的互联网平台效率测度方法技术

本发明专利技术公开了一种融合个性化推荐与双层DEA的互联网平台效率测度方法，包括：S1、构建第j个互联网平台的双层结构；S2、基于双层结构确定第j个互联网平台的投入、产出指标体系；S3、基于个性化推荐算法，获取第j个互联网平台中领导者层的产出指标；S4、基于第j个互联网平台的双层结构和确定的指标体系，构建第j个互联网平台效率的双层DEA全局模型；S5、使用网络DEA方法对双层结构进行分解，并计算第j个互联网平台双层结构中各层的效率。本发明专利技术能得到互联网平台的整体工作效率，并能识别互联网平台双层结构内部的子过程的有效性，从而更加精准地对互联网平台薄弱的环节进行优化改进，达到提升互联网平台效率的效果。提升互联网平台效率的效果。提升互联网平台效率的效果。

【技术实现步骤摘要】
融合个性化推荐与双层DEA的互联网平台效率测度方法


[0001]本专利技术属于互联网平台和系统的评价
，具体涉及一种融合个性化推荐与双层DEA的互联网平台效率测度方法。

技术介绍

[0002]随着互联网技术愈发的成熟，各种互联网平台层出不穷，例如各种网站和APP，无论是网站还是APP，任何的互联网平台的核心业务都是推荐，不同之处在于不同类型互联网平台推荐的链接不同，比如，搜索引擎网站推荐的是网页链接，购物网站推荐的是商品链接，而短视频APP推荐的是视频资源链接。如今，各种互联网平台面临着一个问题，那就是如何在信息不完全的前提下获得更高的访问量和客户满意度，基于这个问题，个性化推荐算法这项核心技术得到了快速地发展。为了更好地识别互联网平台的表现，对其进行效率测度就显得至关重要。
[0003]现有的对互联网平台的效率测度方法中存在几个方面的问题，一是，在互联网平台的效率测度指标体系中，还未有人将个性化推荐相关的因素考虑在内。个性化推荐技术作为互联网平台的核心科技，从很大程度上决定了平台向顾客推送信息的效率和准确度，而这两者与客户的满意本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合个性化推荐与双层DEA的互联网平台效率测度方法，其特征在于，是用于对n个互联网平台{DMU1,DMU2,...,DMU
j
,...,DMU
n
}的效率进行测度，其中，DMU
j
表示第j个互联网平台，j＝1,2,...,n；所述互联网平台效率测度方法包括：S1、构建第j个互联网平台的双层结构，包括：第j个领导者层和第j个跟随者层；S2、基于双层结构确定第j个互联网平台的投入、产出指标体系；将第j个互联网平台的现实要素的取值中，与第j个互联网平台的稳定性成反比的指标作为投入指标，与第j个互联网平台的稳定性成正比的指标作为产出指标，从而确定第j个领导者层的投入、产出指标，以及第j个跟随者层的投入、产出指标，其中，第j个互联网平台的成本型投入指标、效益型产出指标在第j个领导者层和第j个跟随者层之间共享，并称为共享投入指标或者共享产出指标；S3、基于个性化推荐算法，获取第j个互联网平台中领导者层的产出指标；S3.1、获取用户对互联网平台的行为数据集，并利用第j个互联网平台自身的推荐算法RA
j
对所述行为数据集进行处理，得出第j个互联网平台推荐的前N个链接所组成的推荐列表TOP
‑
N
j
＝{link
j,1
,link
j,2
,...,link
j,N
}；其中，link
j,N
表示第j个互联网平台推荐的第N个链接；S3.2、基于推荐列表TOP
‑
N
j
，计算第j个互联网平台的推荐算法RA
j
的命中率排名倒数均值以及归一化折损累计增益将共同作为第j个互联网平台中领导者层的三个产出指标值；S4、基于第j个互联网平台的双层结构和确定的指标体系，利用式(1)构建第j个互联网平台效率的双层DEA全局模型；式(1)中，表示第j个互联网平台的整体最优效率值，表示第j个互联网平台的站点IP访问量，表示第j个互联网平台中领导者层的科技研发成本型投入，表示第j个互联网平台中领导者层和跟随者层的人力资源投入，表示第j个互联网平台中领导者层和跟随者层的金融资源投入，表示跟随者层的单独投入的第j互联网平台的运作成本，且为第j个互联网平台的共享指标；为第j个互联网平台中共享投入指标人力资源输入量的分配系数，为第j个互联网平台中金融资源输入量在领导者层的分配系数；表示第j个互联网平台中，共享产出指标站点IP访问量在领导者层的分配系数；u
HR
,
u
MRR
,u
NDCG...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨敏，张茂林，尹朋珍，梁樑，王刚，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：