CN106910147A - 一种基于多领域融合的智慧城市推荐技术与系统 - Google Patents
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Abstract
一种基于多领域融合的智慧城市推荐技术与系统,采用的数据包括政务机器问答系统、Wi-Fi浏览与登录记录、市民卡轨迹数据等。所述方法包括以下步骤:1)对智慧城市多源多型信息进行多样的表示与融合;2)通过大数据分析,在空间上寻找特征和行为相似的市民,在空间上预测市民下一步的需求,并进行市民画像;3)根据市民画像,进行智慧城市服务推荐。本发明体现了智慧城市“以人为本”的宗旨,也增强了智慧城市“协同合作”的能力。
Description
技术领域
本发明属于大数据领域,更准确的讲,涉及一种基于用户特征推送服务的技术和系统。
背景技术
目前,推荐系统在互联网已经有很多成功的案例。例如:根据用户的消费习惯、消费能力、兴趣爱好推送可能感兴趣的广告,根据用户的关注点自动定制特定的新闻频道,根据用户的兴趣与习惯相应的朋友圈。所涉及的技术也包括文本挖掘(text mining)、图像检索(image retrieval)、图分析(graphanalysis)等。但是,这些技术应用在智慧城市服务推送上仍有以下缺陷:、
推送单一,缺乏关联性。例如:用户在网上浏览或购买过服装类产品,推荐系统就着重推荐服装广告,可能该用户在购入此类产品后,短期已不需要相似产品了;两个用户有很多相同的好友,推荐这两个用户互相加为好友,可能这两个用户有着截然不同的爱好和习惯。产生这个问题的很大原因在于数据的不完整性,在协同合作程度不高的前提下,很难跨领域获取另外行业或者公司的数据。目前所有的模型都是基于虚拟化数据。市民推荐服务大多是跟真实个体密切关联的,例如:及时提醒市民护照过期需续签、推荐市民的合理的就业信息、提供相符的买房租房信息、指导注册公司等一大堆手续问题。显然,这些推荐服务,很难通过虚拟数据来估计。因此,通过用户的真实数据(年龄、性别、住址、社保等)建模,辅以一定程度的虚拟数据,才能更准确的对智慧城市服务进行推荐。目前还没有此类技术。
发明内容
本发明的目的是通过市民的真实数据,运用大数据技术,辅以虚拟数据,建立一个综合的推荐系统,来给智慧城市市民推荐真实的市民服务。
本发明的技术要点如下:
1、多源异构数据的采集与融合:本发明着重考虑市民的真实数据,其中以市民卡、市民网手机端app为主导,整合市民的注册姓名、性别、年龄、住址、社保等真实信息,关联相应的虚拟账号,因此关注市民的虚拟行为,并采集虚拟数据。最后对真实数据与虚拟数据,进行异构处理,重新融合;
2、市民画像:主要根据市民的真实信息,辅以虚拟行为,对市民进行多重归类处理,并提取最有信息量的特征,给用户群体进行画像。每个群体有一种特征,每个市民对应多重类别,也相应对应多个特征。相同特征的市民更容易接受相似的市民服务。
3、市民服务推荐:基于跨领域的数据,计算更为复杂的相似性,推荐更为准确的市民服务。同时较传统的推荐系统,市民服务推荐有很强的时效性。因此,如果多名相同特征的市民选择了某一种城市服务,那么有针对性的给该市民推荐此服务。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
参见图1,本发明的主要步骤如下:
步骤1:采集市民卡与市民网数据,其中市民卡为市民的注册信息,例如年龄、性别等;市民网主要通过手机app端获取,为市民的行为信息,例如近期比较关注工商注册;
步骤2:融合多源异构数据,形成智慧城市市民大数据;
步骤3:对市民进行人物画像;
步骤4:通过聚类分析,找出相似特征和行为的市民;
步骤5:根据聚类结果,对市民推送有价值的智慧城市服务。
最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明而并非限制本发明所描述的技术方案;因此,尽管本说明书参照上述的实施例对本发明已进行了详细的说明,但是,本领域的普通技术人员应当理解,仍然可以对本发明进行修改或者等同地替换;而一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (1)
1.一种基于多领域融合的智慧城市推荐技术与系统,其特征在于:该方法至少包括如下的步骤:
步骤1:采集市民卡与市民网数据,其中市民卡为市民的注册信息,例如年龄、性别等;市民网主要通过手机app端获取,为市民的行为信息,例如近期比较关注工商注册;
步骤2:融合多源异构数据,形成智慧城市市民大数据;
步骤3:对市民进行人物画像;
步骤4:通过聚类分析,找出相似特征和行为的市民;
步骤5:根据聚类结果,对市民推送有价值的智慧城市服务。
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