【技术实现步骤摘要】
本申请涉及元宇宙，尤其涉及一种面向元宇宙的数字资源调配方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着以元宇宙为代表的虚拟现实技术的迅速发展，社会经济活动的数字化扩展已成为可能。元宇宙技术通过结合数字孪生技术，借助虚拟增强技术和虚拟化身在3d数字世界中合并来自物理世界的实体，为数字社区复制物理社区的社会经济活动提供了新的途径。这一融合使得在数字社区中模拟和促进物理社区的社会经济活动成为下一次技术革命的有效手段。
2、元宇宙技术的发展为数字经济增长提供了新的方式，同时为物理世界的技术发展提供了仿真运行环境，如智能家居、智慧社区、智慧楼宇等。然而，为了促进元宇宙社区的协调发展，需要一种高效、公平的公共资源调配算法。目前，由于元宇宙技术尚处于起步阶段，学术界和业界尚未形成成熟的算法来解决数字用户之间的公共数字资源竞争问题。
3、在当前的研究和实践中，一些工程人员尝试使用"队列算法"来解决资源竞争问题。该算法基于对公共资源请求的先后顺序来分配使用的优先级。尽管这种算法具有编码简单、高效的优点，但最大的问题在于无法全面考虑整个数字社区的数字用户的复杂分工情况，容易导致陷入局部最优解。例如，如果算法未能考虑到整个社区内不同数字用户的复杂分工，使得同一分工类型的数字用户都优先分配到队列头，那么其他分工的数字用户可能因为长期处于资源饥饿状态而停滞，最终导致整个系统无法正常运转。因此，寻求一种能够综合考虑社区内数字用户复杂分工的高效、公平的公共资源调配算法是元宇宙技术普及的迫切需求。
技术实现思
1、本申请提供了一种面向元宇宙的数字资源调配方法、系统、设备及存储介质，通过综合运用用户特征提取、协同优化算法、实时调整策略和性能评估与优化机制，有效地解决了元宇宙社区中数字资源调配的复杂问题，实现了更智能、灵活和高效的资源分配。本申请提供如下技术方案：
2、第一方面，本申请提供一种面向元宇宙的数字资源调配方法，所述方法包括：
3、收集用户数据，对用户数据进行智能分析，提取用户特征；
4、基于用户特征构建资源需求预测模型，通过资源需求预测模型输出用户对资源的需求量；
5、基于用户特征构建用户的协同关系图，定义资源分配的优化目标函数，设计协同优化算法的更新规则；
6、实时调整资源分配策略，以适应新的用户请求和变化的系统状态；
7、对数字资源分配系统性能进行评估，并基于评估结果进行必要的优化。
8、在一个具体的可实施方案中，所述收集用户数据，对用户数据进行智能分析，提取用户特征包括：
9、收集数字社区中用户的用户数据，对收集的数据进行清洗，整合不同来源的用户数据；
10、用户数据整合之后，通过pca降维技术，识别用户行为和兴趣的主要维度，使用序列模式挖掘技术，分析用户在数字社区中的行为序列；
11、运用文本挖掘技术分析用户在社交互动中的文本信息，从中提取情感、话题兴趣的关键信息；
12、利用图分析算法，构建用户之间的社交关系图，深入了解社交网络结构和用户之间的影响力关系；
13、从主成分分析和序列模式挖掘中提取用户兴趣的主要特征，结合序列模式挖掘，提取用户在数字社区中的详细行为特征，利用图分析结果，提取用户的社交特征，通过文本挖掘中的情感分析，提取用户在社交互动中表达的情感特征。
14、在一个具体的可实施方案中，所述基于用户特征构建资源需求预测模型，通过资源需求预测模型输出用户对资源的需求量包括：
15、将提取的用户特征整合为一个特征集，运用特征选择方法选择最具代表性和相关性的特征；
16、选择适当的机器学习模型，将用户特征作为模型的输入，获取历史数据集，将历史数据集划分为训练集和验证集，利用训练集对选择的模型进行训练，通过最小化预测值与实际需求之间的差异来优化模型参数；
17、定义损失函数作为模型训练的优化目标，使用反向传播算法更新模型的权重；
18、利用验证集对训练后的模型进行评估，通过比较模型的预测结果与实际需求的差异，评估模型的准确性、泛化能力和过拟合情况，根据验证结果，进行模型的性能优化。
19、在一个具体的可实施方案中，所述基于用户特征构建用户的协同关系图包括：
20、利用提取的用户特征构建用户特征矩阵，使用余弦相似度方法计算用户特征之间的相似性，计算公式如下：
21、
22、其中，ui和uj分别表示用户i和j的特征向量；
23、基于相似性度量构建用户之间的协同关系图。
24、在一个具体的可实施方案中，所述定义资源分配的优化目标函数包括:
25、选择数学形式表示优化目标,在目标函数中引入用户特征和协同关系，为用户特征、协同关系以及其他相关因素设定适当的权重，考虑任何额外的约束条件纳入一个数学表达式中，形成目标函数的具体形式，如下：
26、
27、其中，fi表示用户i的特征向量，ni表示用户i的协同邻居，ri表示用户i的资源分配，n是用户的数量，wi是用户特征和协同关系的权重，f是具体的优化目标函数。
28、在一个具体的可实施方案中，所述设计协同优化算法的更新规则包括：
29、选择适当的协同优化算法，能够在目标函数中进行优化，能够处理协同关系和用户特征；
30、初始化每个用户的资源分配值，设定迭代次数开始迭代的协同优化过程；在每次迭代中，计算目标函数相对于资源分配的梯度得到更新规则；通过对目标函数进行求导的更新规则来实现，对于梯度下降的更新规则如下：
31、
32、其中，表示在第t+1轮迭代中，用户i的资源分配值，表示表示在第t轮迭代中，用户i的资源分配值；μ表示学习率，用于控制每次迭代中更新的步长；为目标函数f相对于用户i的资源分配的梯度，即目标函数关于资源分配的变化率，用于指导优化算法朝着目标函数下降的方向更新资源分配；t表示迭代轮数，表示当前迭代的轮次。
33、在一个具体的可实施方案中，所述实时调整资源分配策略，以适应新的用户请求和变化的系统状态包括：
34、设置实时监测系统，追踪并记录用户的新请求；
35、实时更新用户特征和协同关系，基于更新后的用户特征和协同关系，调用协同优化算法，重新计算资源的最优分配；
36、根据协同优化算法的输出，实时调整系统的资源分配；
37、实时监控系统的性能指标，设计反馈机制，将实时监测到的用户行为和系统性能指标反馈给协同优化算法；
38、定期评估和调整实时调整策略。
39、第二方面，本申请提供一种面向元宇宙的数字资源调配系统，采用如下的技术方案：
40、一种面向元宇宙的数字资源调配系统，包括：
41、用户特征提取模块，用于收集用户数据，对用户数据进行智能分析，提取用户特征；
42、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述收集用户数据，对用户数据进行智能分析，提取用户特征包括：
3.根据权利要求1所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述基于用户特征构建资源需求预测模型，通过资源需求预测模型输出用户对资源的需求量包括：
4.根据权利要求1所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述基于用户特征构建用户的协同关系图包括：
5.根据权利要求1所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述定义资源分配的优化目标函数包括:
6.根据权利要求5所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述设计协同优化算法的更新规则包括：
7.根据权利要求1所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述实时调整资源分配策略，以适应新的用户请求和变化的系统状态包括：
8.一种面向元宇宙的数字资源调配系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的一种面向元宇宙的数字资源调配方法。
...【技术特征摘要】
1.一种面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述收集用户数据，对用户数据进行智能分析，提取用户特征包括：
3.根据权利要求1所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述基于用户特征构建资源需求预测模型，通过资源需求预测模型输出用户对资源的需求量包括：
4.根据权利要求1所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述基于用户特征构建用户的协同关系图包括：
5.根据权利要求1所述的面向元宇宙的数字资源调配方法，其特征在于，所述定义资源分配的优化目标函数包括:
6.根据权利要求5所述的面向元宇...
【专利技术属性】
技术研发人员：段海航，夏玉龙，王昕决，
申请(专利权)人：苏州辰瓴光学有限公司，
类型：发明
国别省市：
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