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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111597220A(43)申请公布日2020.08.28(21)申请号201910128629.7G06F16/9536(2019.01)(22)申请日2019.02.21G06Q50/00(2012.01)(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室(72)发明人张文翔郑瑞峰于均均蒋龙龙刘珂牛慧倩曹逾王成栋刘蕾袁蒙蒙董哲刘广鑫周子雄(74)专利代理机构中国国际贸易促进委员会专利商标事务所11038代理人许蓓(51)Int.Cl.G06F16/2458(2019.01)权利要求书2页说明书9页附图5页(54)发明名称数据挖掘方法和装置(57)摘要本公开提出一种数据挖掘方法和装置,涉及计算机领域。本公开根据用户生成内容,挖掘基于对象的特征产生信任关系的用户,并构建特征级别的用户信任网络,使得各种隐藏的用户信任关系被挖掘出来,在一定程度上改善用户信任网络存在的数据稀疏问题。CN111597220ACN111597220A权利要求书1/2页1.一种数据挖掘方法,其特征在于,包括:获取各个用户的用户生成内容;从各个用户的用户生成内容中提取对象的多个特征;根据各个用户的用户生成内容,确定基于提取的多个特征中的任意一个特征产生信任关系的所有用户;基于所述任意一个特征产生信任关系的所有用户组成所述任意一个特征对应的特征级别的用户信任网络。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,从每个用户的用户生成内容中,挖掘该用户对预设对象集合中的各个对象在所述任意一个特征上的倾向向量;根据任意两个用户在所述任意一个特征上的倾向向量的相似度确定所述任意两个用户之间在所述任意一个特征上的直接信任关系的信任度量值;在所述任意一个特征上的直接信任关系的信任度量值大于预设值的所述任意两个用户被确定为基于所述任意一个特征产生直接信任关系的用户;基于所述任意一个特征产生直接信任关系的所有用户组成所述任意一个特征对应的特征级别的用户信任网络。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据任意两个用户在所述任意一个特征上的倾向向量确定所述任意两个用户之间在所述任意一个特征上的直接信任关系的信任度量值包括:计算任意两个用户在所述任意一个特征上的倾向向量的乘积;计算任意两个用户在所述任意一个特征上的倾向向量的模的乘积;将任意两个用户在所述任意一个特征上的倾向向量的乘积与倾向向量的模的乘积之间的比值确定为所述任意两个用户之间在所述任意一个特征上的直接信任关系的信任度量值。4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,针对基于第一特征未产生直接信任关系且基于至少一个第二特征产生直接信任关系的任意两个用户,将所述任意两个用户之间在各个第二特征上的直接信任关系的信任度量值的均值信息确定为所述任意两个用户之间的直接信任关系的综合信任度量值;将所述任意两个用户之间的直接信任关系的综合信任度量值和所述任意两个用户之间的相似度之间的乘积确定为所述任意两个用户之间在第一特征上的间接信任关系的信任度量值;在第一特征上的间接信任关系的信任度量值大于预设值的所述任意两个用户被确定为基于所述第一特征产生间接信任关系;基于所述第一特征产生间接信任关系的所有用户被添加到所述第一特征对应的特征级别的用户信任网络。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述任意两个用户之间的相似度的计算方法包括:获取所述任意两个用户对多个相同对象的评估值构成的评估向量;2CN111597220A权利要求书2/2页计算所述任意两个用户的评估向量的乘积;计算所述任意两个用户的评估向量的模的乘积;将所述任意两个用户的评估向量的乘积与评估向量的模的乘积之间的比值确定为所述任意两个用户之间的相似度。6.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对象为类目,所述类目对应的类目级别的用户信任网络由所述类目的各个特征对应的所有特征级别的用户信任网络组成,其中,所述类目对应的类目级别的用户信任网络中的任意两个用户在所述类目上的信任度量值:通过基于所述类目的各个特征在所述类目中的权重,对所述任意两个用户在所述类目的所有特征上的信任度量值进行加权求和来获得。7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述类目所属的上一级别的类目对应的类目级别的用户信任网络由所述上一级别的类目下属的各个类目对应的所有类目级别的用户信任网络组成,其中,所述上一级别的类目对应的类目级别的用户信任网络中的任意两个用户在所述上一级别的类目上的信任度量值:通过对所述任意两个用户在所述上一级别的类目下属的所有类目上的信任度量值进行累计来获得。8.如权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,还包括:基于目标特征,确定目标用户所