CN110737694B - 一种政务数据资源目录智能订阅方法 - Google Patents

一种政务数据资源目录智能订阅方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据资源目录技术领域，具体为一种政务数据资源目录智能订阅方法。包括有如下步骤：a.查找订阅部门的业务相似部门；b.查找历史订阅目录；c.计算参考价值贡献值；d.计算每个发布部门、目录分类的和目录标签的单项推荐指数；e.将全部发布部门、目录分类和目录标签进行全连接，生成多个目录属性组合；f.计算综合推荐指数；g.根据步骤f计算得到的每个目录属性组合的综合推荐指数对所有目录属性组合进行降序排序；依次按照条件进行检索，将检索到的目录推荐给订阅部门。本发明比较高效、精准地为用户推荐需要的目录资源，为用户订阅目录提供便捷，同时提高资源的利用率；加权系数可以根据实际效果进行动态调节，具有一定的适应性。

Description

一种政务数据资源目录智能订阅方法
技术领域
本发明涉及数据资源目录技术领域，具体为一种政务数据资源目录智能订阅方法。
背景技术
政务数据资源是以目录的形式组织，这样可以方便使用。目录是以发布、订阅的方式提供服务，资源提供方发布目录，资源使用方订阅已经发布的目录。
但是，由于政务数据资源目录涉及范围广、部门多、数量大，部门订阅目录的时候往往很难快速找出对自己有用的资源，不利于部门的业务实现，也影响资源的有效利用，因此，需要一种资源目录的智能推荐方式，来提高目录订阅的效率。
目前，有两种常见的目录推荐方式。一种是直接统计所有目录的订阅频率，按照订阅频次高低为用户推荐目录；另一种采用人工智能算法进行历史数据的挖掘和分析。第一种方式，是直接在全量范围内统计所有目录的订阅频率，没有考虑订阅部门本身的业务和偏好，缺乏针对性和准确度，不能很好地满足部门订阅目录的需求。第二种方式，由于缺乏业务模型的指导，采用通用的人工智能算法，一方面效率低，另一方面准确度也不高。
因此，为了解决政务数据资源目录推荐效率低、准确性不高等问题，本发明针对政务数据资源目录的业务模型提出了一种有针对性的智能推荐算法，能以较高的效率推荐出较有价值的资源目录。
发明内容
本发明的目的在于提供一种政务数据资源目录智能订阅方法，针对政务数据资源目录的业务模型提出了一种有针对性的智能推荐算法，能以较高的效率推荐出较有价值的资源目录，解决政务数据资源目录推荐效率低、准确性不高等问题，
为解决上述技术问题，本发明一种政务数据资源目录智能订阅方法，包括有如下步骤：
a.查找订阅部门的业务相似部门；
b.查找订阅部门的所有业务相似部门的历史订阅目录；
c.计算所有历史订阅目录的参考价值贡献值；
d.找出所有历史订阅目录的全部发布部门、目录分类和目录标签，计算每个发布部门的单项推荐指数、目录分类的单项推荐指数和目录标签的单项推荐指数；
e.将步骤d找到的全部发布部门、目录分类和目录标签进行全连接，生成多个目录属性组合；
f.计算步骤e生产的每个目录属性组合的综合推荐指数；
g.根据步骤f计算得到的每个目录属性组合的综合推荐指数对所有目录属性组合进行降序排序；依次按照条件进行检索，将检索到的目录推荐给订阅部门；
步骤c.计算所有历史订阅目录的参考价值贡献值的方法为：
设订阅部门为d0，设订阅部门d0的相似部门为d1、d2、……、dm，m为相似部门数，设某个相似部门di（0≤i≤m，i∈N）的历史订阅目录为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，mi为第i个部门历时订阅的目录数，其中目录cij（1≤j≤mi，i∈N）的发布部门为pij、目录分类为qij、目录标签为lij、订阅时间距当前时间的天数为tij，目录cij的参考价值贡献值V(cij)的计算公式为：
Figure 828882DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为订阅部门d0与业务相似部门di的相似度指数，
Figure 770293DEST_PATH_IMAGE004
为时间因子；
目录cij对于发布部门s的参考价值贡献度Vp（pij,s）的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
目录cij对于目录分类x的参考价值贡献度Vc（qij,x）的计算公式为：
Figure 352584DEST_PATH_IMAGE006
目录cij对于目录标签v的参考价值贡献度Vl（lij,v）的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
步骤d中发布部门的单项推荐指数的计算公式为：
Figure 949919DEST_PATH_IMAGE008
式中，rp(s)为发布部门的单项推荐指数。
步骤d中目录分类的单项推荐指数的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
式中，rc(x)为目录分类的单项推荐指数。
步骤d中目录标签的单项推荐指数的计算公式为：
Figure 643068DEST_PATH_IMAGE010
式中，rl(v)为目录分类的单项推荐指数。
步骤f中每个目录属性组合的综合推荐指数计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
式中，（0≤r（s,x,v）、rp(s)、 rc(x)、 rl(v)、ap、ac、al≤1，ap+ac+al=1）r（s,x,v）为综合推荐指数，ap为发布部门的加权系数，ac为目录分类的加权系数，al为目录标签的加权系数。
政务数据资源是各类有价值的政务数据，包括文件、库表、接口等。为了管理和使用方便，政务数据资源以目录的形式组织，即资源挂载在树状目录下，资源可以理解为树状目录的叶子节点。目录是对资源的抽象描述，通过目录名称便可以了解所挂载资源的主要内容。目录还能定位资源的具体位置，通过目录，可以获取到资源。目录具有多个属性，本发明中重点需要用到发布部门、目录分类、目录标签3个属性。
进一步的，所述的时间因子
Figure 436056DEST_PATH_IMAGE012
的计算公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
。
由于本发明的目录智能订阅方法是基于对历史订阅目录的分析，而这些目录订阅的时间对分析订阅部门的偏好具有较大的影响。一般来说，时间越近的历史订阅目录越能体现订阅部门当前的偏好；时间越远的历史订阅目录越不能体现订阅部门当前的偏好。假定历史订阅目录订阅时间距当前时间的时长为t天，时间因子为
Figure 189249DEST_PATH_IMAGE012
。从公式可以看出，超过1年（365天）的历史订阅目录不具备参考价值了。
进一步的，ap、ac、al根据经验设定初始值，在使用过程中动态更新，设ap、ac、al初始值为ap=ac=al=1/3。
进一步的，订阅部门d0与业务相似部门di的相似度指数
Figure 805038DEST_PATH_IMAGE003
是有人工指定的，
Figure 98616DEST_PATH_IMAGE003
数值越大，两个部门的相似度越高，
Figure 749040DEST_PATH_IMAGE003
数值越小，两个部门的相似度越低；两个相同部门的
Figure 141975DEST_PATH_IMAGE003
值为1，步骤a查找业务相似部门时，设定一个阈值hS,当
Figure 307377DEST_PATH_IMAGE003
＞hS，部门di为订阅部门d0的业务相似部门。
进一步的，发布部门是目录所挂载资源的提供者；目录分类是对目录进行的一个分类；目录标签是目录所挂载资源的关键字，是对目录下挂载资源的主要内容的描述；
进一步的，一个目录有多个目录标签，在进行步骤d计算目录标签的单项推荐指数时，对每个目录标签进行计算。
本发明的有益效果是：包括有如下步骤：a.查找订阅部门的业务相似部门；b.查找订阅部门的所有业务相似部门的历史订阅目录；c.计算所有历史订阅目录的参考价值贡献值；d.找出所有历史订阅目录的全部发布部门、目录分类和目录标签，计算每个发布部门的单项推荐指数、目录分类的单项推荐指数和目录标签的单项推荐指数；.将步骤d找到的全部发布部门、目录分类和目录标签进行全连接，生成多个目录属性组合；f.计算步骤e生产的每个目录属性组合的综合推荐指数；g.根据步骤f计算得到的每个目录属性组合的综合推荐指数对所有目录属性组合进行降序排序；依次按照条件进行检索，将检索到的目录推荐给订阅部门。本发明比较高效、精准地为用户推荐需要的目录资源，为用户订阅目录提供便捷，同时提高资源的利用率；加权系数可以根据实际效果进行动态调节，具有一定的适应性。
附图说明
图1为本发明单项推荐指数计算过程图；
图2为发明目录智能订阅方法图。
具体实施方式
如图1、图2所示，本发明一种政务数据资源目录智能订阅方法，包括有如下步骤：
a.查找订阅部门的业务相似部门；
b.查找订阅部门的所有业务相似部门的历史订阅目录；
c.计算所有历史订阅目录的参考价值贡献值；
d.找出所有历史订阅目录的全部发布部门、目录分类和目录标签，计算每个发布部门的单项推荐指数、目录分类的单项推荐指数和目录标签的单项推荐指数；
e.将步骤d找到的全部发布部门、目录分类和目录标签进行全连接，生成多个目录属性组合；
f.计算步骤e生产的每个目录属性组合的综合推荐指数；
g.根据步骤f计算得到的每个目录属性组合的综合推荐指数对所有目录属性组合进行降序排序；依次按照条件进行检索，将检索到的目录推荐给订阅部门；
步骤c.计算所有历史订阅目录的参考价值贡献值的方法为：
设订阅部门为d0，设订阅部门d0的相似部门为d1、d2、……、dm，m为相似部门数，设某个相似部门di（0≤i≤m，i∈N）的历史订阅目录为
Figure 76750DEST_PATH_IMAGE001
，mi为第i个部门历时订阅的目录数，其中目录cij（1≤j≤mi，i∈N）的发布部门为pij、目录分类为qij、目录标签为lij、订阅时间距当前时间的天数为tij，目录cij的参考价值贡献值V(cij)的计算公式为：
Figure 847260DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure 676676DEST_PATH_IMAGE003
为订阅部门d0与业务相似部门di的相似度指数，
Figure 329374DEST_PATH_IMAGE004
为时间因子；
目录cij对于发布部门s的参考价值贡献度Vp（pij,s）的计算公式为：
Figure 902438DEST_PATH_IMAGE005
目录cij对于目录分类x的参考价值贡献度Vc（qij,x）的计算公式为：
Figure 261875DEST_PATH_IMAGE006
目录cij对于目录标签v的参考价值贡献度Vl（lij,v）的计算公式为：
Figure 324509DEST_PATH_IMAGE007
步骤d中发布部门的单项推荐指数的计算公式为：
Figure 136607DEST_PATH_IMAGE008
式中，rp(s)为发布部门的单项推荐指数。
步骤d中目录分类的单项推荐指数的计算公式为：
Figure 778941DEST_PATH_IMAGE009
式中，rc(x)为目录分类的单项推荐指数。
步骤d中目录标签的单项推荐指数的计算公式为：
Figure 55202DEST_PATH_IMAGE010
式中，rl(v)为目录分类的单项推荐指数。
步骤f中每个目录属性组合的综合推荐指数计算公式为：
Figure 226420DEST_PATH_IMAGE011
式中，（0≤r（s,x,v）、rp(s)、 rc(x)、 rl(v)、ap、ac、al≤1，ap+ac+al=1）r（s,x,v）为综合推荐指数，ap为发布部门的加权系数，ac为目录分类的加权系数，al为目录标签的加权系数。
政务数据资源是各类有价值的政务数据，包括文件、库表、接口等。为了管理和使用方便，政务数据资源以目录的形式组织，即资源挂载在树状目录下，资源可以理解为树状目录的叶子节点。目录是对资源的抽象描述，通过目录名称便可以了解所挂载资源的主要内容。目录还能定位资源的具体位置，通过目录，可以获取到资源。目录具有多个属性，本发明中重点需要用到发布部门、目录分类、目录标签3个属性。根据订阅部门的业务相似部门的订阅历史、订阅部门自身的订阅历史，从这些历史订阅目录的发布部门、目录分类、目录标签等维度综合分析订阅部门的业务偏好，即通过计算目录属性组合<发布部门、目录分类、目录标签>的综合推荐指数，为订阅部门推荐最有可能需要的资源目录。
进一步的，所述的时间因子
Figure 588131DEST_PATH_IMAGE012
的计算公式为
Figure 768577DEST_PATH_IMAGE013
由于本发明的目录智能订阅方法是基于对历史订阅目录的分析，而这些目录订阅的时间对分析订阅部门的偏好具有较大的影响。一般来说，时间越近的历史订阅目录越能体现订阅部门当前的偏好；时间越远的历史订阅目录越不能体现订阅部门当前的偏好。假定历史订阅目录订阅时间距当前时间的时长为t天，时间因子为
Figure 837027DEST_PATH_IMAGE012
。从公式可以看出，超过1年（365天）的历史订阅目录不具备参考价值了。
进一步的，ap、ac、al根据经验设定初始值，在使用过程中动态更新，由于目录的发布部门、目录分类、目录标签都和订阅部门的业务具有差不多的强关联性，设ap、ac、al初始值为ap=ac=al=1/3。
进一步的，订阅部门d0与业务相似部门di的相似度指数
Figure 241464DEST_PATH_IMAGE003
是有人工指定的，
Figure 28154DEST_PATH_IMAGE003
数值越大，两个部门的相似度越高，
Figure 743782DEST_PATH_IMAGE003
数值越小，两个部门的相似度越低；两个相同部门的
Figure 994634DEST_PATH_IMAGE003
值为1，步骤a查找业务相似部门时，设定一个阈值hS,当
Figure 507655DEST_PATH_IMAGE003
＞hS，部门di为订阅部门d0的业务相似部门。阈值的设置可以根据具体需求而定。一般而言，阈值越大，则推荐的目录越少，整体针对性和准确率越高；阈值越小，则推荐的目录越多，整体针对性和准确率越低。阈值不宜太大，因为可能推荐的目录太少，会错过一些有价值的目录；也不宜太小，因为推荐的目录太多，反而不容易挑选有价值的目录。根据经验，这里可设置阈值hS=0.8。
进一步的，发布部门是目录所挂载资源的提供者；目录分类是对目录进行的一个分类；目录标签是目录所挂载资源的关键字，是对目录下挂载资源的主要内容的描述；
进一步的，一个目录有多个目录标签，在进行步骤d计算目录标签的单项推荐指数时，对每个目录标签进行计算。
以某市工商局为例，应用本发明的过程如下：
a.根据人工维护完成的业务相似度表，找出和某市工商局业务相似度大于阀值hS的所有部门，设阀值hS=0.8,；
b.查找某市工商局和所有业务相似部门的历史订阅目录；
c.按照公式
Figure 843959DEST_PATH_IMAGE002
计算所有历史订阅目录的参考价值贡献值；
d.找出所有历史订阅目录的全部发布部门、目录分类和目录标签，计算每个发布部门的单项推荐指数、目录分类的单项推荐指数和目录标签的单项推荐指数，发布部门的单项推荐指数计算公式为
Figure 366207DEST_PATH_IMAGE014
，目录分类的单项推荐指数的计算公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，目录标签的单项推荐指数的计算公式为
Figure 674828DEST_PATH_IMAGE016
；
e.将步骤d找到的全部发布部门、目录分类和目录标签进行全连接，生成多个目录属性组合；
f.计算步骤e生产的每个目录属性组合的综合推荐指数，计算公式为
Figure 358751DEST_PATH_IMAGE011
；
g.根据步骤f计算得到的每个目录属性组合的综合推荐指数对所有目录属性组合进行降序排序；依次按照条件进行检索，将检索到的目录推荐给某市工商局。
本发明比较高效、精准地为用户推荐需要的目录资源，为用户订阅目录提供便捷，同时提高资源的利用率；加权系数可以根据实际效果进行动态调节，具有一定的适应性。

Claims (6)

1.一种政务数据资源目录智能订阅方法，其特征在于：包括有如下步骤：a.查找订阅部门的业务相似部门；
b.查找订阅部门的所有业务相似部门的历史订阅目录；
c.计算所有历史订阅目录的参考价值贡献值；
d.找出所有历史订阅目录的全部发布部门、目录分类和目录标签，计算每个发布部门的单项推荐指数、目录分类的单项推荐指数和目录标签的单项推荐指数；
e.将步骤d找到的全部发布部门、目录分类和目录标签进行全连接，生成多个目录属性组合；
f.计算步骤e生产的每个目录属性组合的综合推荐指数；
g.根据步骤f计算得到的每个目录属性组合的综合推荐指数对所有目录属性组合进行降序排序；依次按照条件进行检索，将检索到的目录推荐给订阅部门；
步骤c.计算所有历史订阅目录的参考价值贡献值的方法为：
设订阅部门为d0，设订阅部门d0的相似部门为d1、d2、……、dm，m为相似部门数，设某个相似部门di（0≤i≤m，i∈N）的历史订阅目录为
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，mi为第i个部门历时订阅的目录数，其中目录cij（1≤j≤mi，i∈N）的发布部门为pij、目录分类为qij、目录标签为lij、订阅时间距当前时间的天数为tij，目录cij的参考价值贡献值V(cij)的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为订阅部门d0与业务相似部门di的相似度指数，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为时间因子；
目录cij对于发布部门s的参考价值贡献度Vp（pij,s）的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
目录cij对于目录分类x的参考价值贡献度Vc（qij,x）的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
目录cij对于目录标签v的参考价值贡献度Vl（lij,v）的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE014
步骤d中发布部门的单项推荐指数的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
式中，rp(s)为发布部门的单项推荐指数；
步骤d中目录分类的单项推荐指数的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
式中，rc(x)为目录分类的单项推荐指数；
步骤d中目录标签的单项推荐指数的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
式中，rl(v)为目录分类的单项推荐指数；
步骤f中每个目录属性组合的综合推荐指数计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
式中，（0≤r（s,x,v）、rp(s)、 rc(x)、 rl(v)、ap、ac、al≤1，ap+ac+al=1）r（s,x,v）为综合推荐指数，ap为发布部门的加权系数，ac为目录分类的加权系数，al为目录标签的加权系数。
2.根据权利要求1所述的一种政务数据资源目录智能订阅方法，其特征在于：所述的时间因子
Figure DEST_PATH_IMAGE023
的计算公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE025
。
3.根据权利要求1所述的一种政务数据资源目录智能订阅方法，其特征在于：ap、ac、al根据经验设定初始值，在使用过程中动态更新，设ap、ac、al初始值为ap=ac=al=1/3。
4.根据权利要求1所述的一种政务数据资源目录智能订阅方法，其特征在于：订阅部门d0与业务相似部门di的相似度指数是有人工指定的，数值越大，两个部门的相似度越高，数值越小，两个部门的相似度越低；两个相同部门的值为1，步骤a查找业务相似部门时，设定一个阈值hS,当＞hS，部门di为订阅部门d0、的业务相似部门。
5.根据权利要求1所述的一种政务数据资源目录智能订阅方法，其特征在于：发布部门是目录所挂载资源的提供者；目录分类是对目录进行的一个分类；目录标签是目录所挂载资源的关键字，是对目录下挂载资源的主要内容的描述。
6.根据权利要求5所述的一种政务数据资源目录智能订阅方法，其特征在于：一个目录有多个目录标签，在进行步骤d计算目录标签的单项推荐指数时，对每个目录标签进行计算。
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