【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是指一种基于元宇宙的资源智能匹配方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的飞速发展，尤其是虚拟现实（vr)、增强现实（ar)、混合现实（mr）等技术的不断突破，元宇宙的概念逐渐进入公众视野。元宇宙的构建与运行离不开大数据、人工智能等先进技术的支持，在这个虚拟世界中，用户可以进行各种社交活动，如参加音乐会、观看比赛、购物等，而这些活动产生的行为数据，对于理解用户需求、优化用户体验以及实现资源智能匹配具有重要意义。
2、然而，如何有效地获取、处理并利用这些行为数据，以实现资源的智能匹配，是当前面临的一大挑战。传统的数据处理方法往往无法充分考虑到行为数据的重要性、时效性以及对资源匹配的影响程度，导致匹配结果不够精准，用户体验不佳。此外，随着用户对隐私保护意识的提高，如何在保证数据安全的前提下进行行为数据的获取与处理，也是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于元宇宙的资源智能匹配方法及系统，提高了匹配结果的精准度，通过对加密后的行为数据进行处理与提取，保证了用户数据的安全性。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
3、第一方面，一种基于元宇宙的资源智能匹配方法，所述方法包括：
4、通过至少一个虚拟现实设备及传感器获取用户在虚拟社交活动中的原始行为数据；
5、根据原始行为数据的重要性和对资源匹配的影响程度，为每个原始行为数据分配一个动态修正因子，包括：获
6、根据动态修正因子，将原始行为数据分割成多个数据块；
7、对所述分割后的数据块进行加密处理，生成加密后的行为数据；
8、对加密后的行为数据进行数据提取，以提取反映用户偏好、习惯和需求的用户行为特征；
9、根据所述用户行为特征，通过资源匹配算法进行资源的智能匹配，得到资源匹配结果；
10、将资源匹配结果发送至用户。
11、进一步的，根据动态修正因子，将行为数据分割成多个数据块，包括：
12、根据数据规模，将行为数据分割成几个数据块；
13、根据确定的数据块数量，计算划分数据块的阈值；
14、将动态修正因子的取值范围[0，1]等分为几个区间，每个区间对应一个数据块；根据动态修正因子的分布情况，划分出包含相同数量行为数据的区间，每个区间对应一个数据块；
15、遍历每一项行为数据，根据行为数据对应的动态修正因子，将行为数据分配到对应的数据块中。
16、进一步的，对所述分割后的数据块进行加密处理，生成加密后的行为数据，包括：
17、将分割后的数据块通过安全连接发送至区块链网络，在区块链网络中，为每个数据块创建一个新的区块，每个区块包含数据块和相应的元数据；对每个区块中的数据块使用对称加密进行加密，以得到加密后数据块；
18、将加密后数据块和加密密钥存储在区块链的相应区块中，区块链网络中的节点对新区块进行验证，以形成一个链；
19、区块链网络通过共识机制确认交易，以使加密数据记录在区块链上。
20、进一步的，对加密后的行为数据进行数据提取，以提取反映用户偏好、习惯和需求的用户行为特征，包括：
21、随机选择k个行为数据点作为初始质心；
22、计算每个数据点到每个质心的距离，并将每个数据点分配到最近的质心所代表的簇中；
23、对于每个簇，计算簇内所有点的均值，并将该均值作为新的质心；
24、重复操作，直到满足停止条件；
25、通过分析每个簇中的数据点，以识别出用户的行为模式，每个簇代表了一组具有相似行为特征的用户。
26、进一步的，根据所述用户行为特征，通过资源匹配算法进行资源的智能匹配，得到资源匹配结果，包括：
27、根据识别的用户行为模式，构建用户特征集；
28、分析用户的在线行为模式，并根据在线行为模式，为每个用户构建一个包含兴趣点、偏好的资源类型以及活动频率信息的特征集合；
29、建立资源库，并为资源库中的每项资源定义一组特征标签；
30、根据用户的交互行为和资源的特征标签之间的关系，为每个用户与特征标签之间的关联赋予一个偏好分数，并建立映射关系；
31、根据用户特征集和建立的映射关系，通过计算相似度以识别具有相似偏好和行为模式的用户群体；
32、根据相似用户群体的偏好和建立的映射关系，预测与目标用户具有相似偏好标签的资源，以得到资源匹配结果。
33、进一步的，相似度的计算公式为：
34、；
35、其中，r表示两个用户之间的相似度，ti表示第i项评分的时间衰减因子，xi和yi分别表示用户x和用户y对第i项的评分；i，j，k，l和m都是索引，用于在求和操作中引用不同的评分项；tj，tk，tl和tm分别表示对应于索引j，k，l和m的时间衰减因子；wi，wj，wk，wl和wm是权重因子，分别对应于索引i，j，k，l和m的评分项；xj，yk，xl和ym是根据索引j，k，l和m指定的评分，其中，xj和xl是用户x的评分，yk和ym是用户y的评分。
36、第二方面，一种基于元宇宙的资源智能匹配系统，包括：
37、获取模块，用于通过至少一个虚拟现实设备及传感器获取用户在虚拟社交活动中的原始行为数据；根据原始行为数据的重要性和对资源匹配的影响程度，为每个原始行为数据分配一个动态修正因子，包括：获取不同类型的原始行为数据与资源匹配结果之间的关联性；根据关联性，识别关键影响因子，影响因子包括原始行为数据的类型、频率、时效性以及用户反馈；根据关键影响因子，评估影响因子的重要性，以量化每个影响因子对资源匹配结果的贡献程度；根据每个影响因子对资源匹配结果的贡献程度，对每个影响因子分配一个权重；对于每个影响因子，将每项行为数据在该影响因子上的原始得分进行归一化处理，以将原始得分线性映射到[0，1]范围内；对于每项行为数据，根据每个影响因子的重要性，通过将每个影响因子的归一化得分与其对应的权重相乘并求和，以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，根据动态修正因子，将行为数据分割成多个数据块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，对所述分割后的数据块进行加密处理，生成加密后的行为数据，包括：
4.根据权利要求3所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，对加密后的行为数据进行数据提取，以提取反映用户偏好、习惯和需求的用户行为特征，包括：
5.根据权利要求4所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，根据所述用户行为特征，通过资源匹配算法进行资源的智能匹配，得到资源匹配结果，包括：
6.根据权利要求5所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，相似度的计算公式为：
7.一种基于元宇宙的资源智能匹配系统，其特征在于，包括：
8.一种计算设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时
...【技术特征摘要】
1.一种基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，根据动态修正因子，将行为数据分割成多个数据块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，对所述分割后的数据块进行加密处理，生成加密后的行为数据，包括：
4.根据权利要求3所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，对加密后的行为数据进行数据提取，以提取反映用户偏好、习惯和需求的用户行为特征，包括：
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴立军，王晓龙，陈鸿辉，宋文峰，
申请(专利权)人：厦门两万里文化传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：
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