CN111523590A - 面向评分矩阵的多数据源融合方法 - Google Patents

面向评分矩阵的多数据源融合方法 Download PDF

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CN111523590A CN202010318220.4A CN202010318220A CN111523590A CN 111523590 A CN111523590 A CN 111523590A CN 202010318220 A CN202010318220 A CN 202010318220A CN 111523590 A CN111523590 A CN 111523590A
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Abstract

本发明提供一种面向评分矩阵的多数据源融合方法，包括：获取分别来自两个数据源的评分矩阵；对两个评分矩阵进行分析，识别用户不一致的评分数据记录，并进行数据处理；对两个评分矩阵进行分析，识别商品不一致的评分数据记录，并进行数据处理；在对评分矩阵DS1和评分矩阵DS2进行分析识别，删除用户不一致和商品不一致的相关评分数据记录后，得到处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2；将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2进行数据融合。本发明提供一种面向评分矩阵的多数据源融合方法，首先将用户不一致和商品不一致的相关评分数据记录删除，然后再进行数据融合，提高数据融合的准确性，从而最终提高商品推荐精准性。

Description

面向评分矩阵的多数据源融合方法
技术领域
本发明属于数据融合处理技术领域，具体涉及一种面向评分矩阵的多数据源融合方法。
背景技术
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展，网上信息量大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的信息，对信息的使用效率反而降低，这就是信息超载问题。
解决信息超载问题一个非常有潜力的办法是推荐系统，推荐系统现已广泛应用于很多领域，其中最典型的应用领域是电子商务领域。
在电子商务领域，现有商品推荐系统主要实现方式为：从多个电子商务平台收集购买用户对商品的评分数据；然后，对来源多个电子商务平台的评分数据进行汇总分析，得到反应用户购买特征的特征信息；最后，针对用户特征信息，实现对用户的个性化商品推荐。由此可见，来源多个电子商务平台的评分数据是实现精准推荐的基础，然后，在对来源多个电子商务平台的评分数据进行汇总时，主要存在以下问题：对于来源不同电子商务平台的评分矩阵，常常出现用户不一致或商品不一致的情况，其中，用户不一致是指：两个不同来源的评分矩阵中，用户ID相同，但实际上为不同的用户，例如，平台1中，小王的用户ID为1254874；而在平台2中，小李的用户ID同样为1254874。商品不一致是指：两个不同来源的评分矩阵中，商品ID相同，但实际上为不同的商品。因此，在对不同来源的评分矩阵进行汇总时，由于在数据汇总时已脱离平台，因此，当出现用户不一致或商品不一致的情况时，会导致数据汇总结果出现偏差，从而直接影响最终的商品推荐精准性。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种面向评分矩阵的多数据源融合方法，可有效解决上述问题。
本发明采用的技术方案如下：
本发明提供一种面向评分矩阵的多数据源融合方法，包括以下步骤：
步骤1，获取分别来自两个数据源的评分矩阵，分别为：评分矩阵DS1和评分矩阵DS2；其中，每个评分矩阵由多条评分数据记录组成；每条评分数据记录为某个用户标识的用户，对某个商品标识的商品进行的评分；
步骤2，对两个评分矩阵进行分析，识别用户不一致的评分数据记录，并进行数据处理，方法如下：
步骤2.1，遍历评分矩阵DS1中的用户标识以及评分矩阵DS2中的用户标识，判断是否存在评分矩阵DS1中的用户标识与评分矩阵DS2中的用户标识相同的情况，如果不存在，则执行步骤3；如果存在，则执行步骤2.2；
步骤2.2，设评分矩阵DS1中的用户标识U1与评分矩阵DS2中的用户标识U2相同，则遍历评分矩阵DS1，查找到用户标识U1在评分矩阵DS1的所有评分数据记录，从而得到用户标识U1在评分矩阵DS1进行评分的商品集合P1；
遍历评分矩阵DS2，查找到用户标识U2在评分矩阵DS2的所有评分数据记录，从而得到用户标识U2在评分矩阵DS2进行评分的商品集合P2；
对商品集合P1和商品集合P2进行交集运算，得到共同商品集合P0＝(p1,p2,...,pn)；其中，n为共同商品集合P0中的商品数量；
步骤2.3，对共同商品集合P0＝(p1,p2,...,pn)中的商品种类进行分析，将属于同一商品种类的商品划分到一个子集合中，从而得到若干个子集合，对于每个子集合，均执行以下步骤：
步骤2.3.1，设任意子集合为R0＝(r1,r2,...,rm)；m为子集合R0中的商品数量；
步骤2.3.2，得到用户标识U1对子集合R0中的每个商品在评分矩阵DS1中的评分，得到评分集合Score1：
Score1＝{score1(U1,r1),score1(U1,r2),...,score1(U1,rm)}
其中：
score1(U1,r1)代表用户标识U1对子集合R0中的商品r1在评分矩阵DS1中的评分；
score1(U1,r2)代表用户标识U1对子集合R0中的商品r2在评分矩阵DS1中的评分；
依此类推
score1(U1,rm)代表用户标识U1对子集合R0中的商品rm在评分矩阵DS1中的评分；
得到用户标识U2对子集合R0中的每个商品在评分矩阵DS2中的评分，得到评分集合Score2：
Score2＝{score2(U2,r1),score2(U2,r2),...,score2(U2,rm)}
其中：
score2(U2,r1)代表用户标识U2对子集合R0中的商品r1在评分矩阵DS2中的评分；
score2(U2,r2)代表用户标识U2对子集合R0中的商品r2在评分矩阵DS2中的评分；
依此类推
score2(U2,rm)代表用户标识U2对子集合R0中的商品rm在评分矩阵DS2中的评分；
步骤2.3.3，分析比较评分集合Score1和评分集合Score2，得到所有满足以下条件的一致性用户评分序对，所有的一致性用户评分序对形成一致性用户评分序对集合Con；而所有的非一致性用户评分序对形成非一致性用户评分序对集合NCon：
一致性用户评分序对判断条件：
1)评分集合Score1中的两个不同元素，score1(U1,ra)和score1(U1,rb)，其中，a≠b；
评分集合Score2中的两个不同元素：score2(U2,ra)和score2(U2,rb)；
2)如果score1(U1,ra)≤score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)≤score2(U2,rb)；
或者，如果score1(U1,ra)≥score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)≥score2(U2,rb)，即：用户标识U1对评分矩阵DS1中两个不同商品的评分高低感受，与用户标识U2对评分矩阵DS2中的同样两个商品的评分高低感受一致，则两个用户评分序对(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为一致性用户评分序对；
相反，如果score1(U1,ra)≤score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)＞score2(U2,rb)；
或者，如果score1(U1,ra)≥score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)＜score2(U2,rb)，则两个用户评分序对(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为非一致性用户评分序对；
步骤2.3.4，对于一致性用户评分序对集合Con中的每一对一致性用户评分序对，采用下式计算一致性用户评分序对距离值，然后将一致性用户评分序对集合Con中每个一致性用户评分序对对应的距离值相加，得到一致性集合距离值Dcon；
如果(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为一致性用户评分序对，则一致性用户评分序对距离值为：
max{|score1(U1,ra)-score2(U2,ra)|,|(score1(U1,rb)-score2(U2,rb)|}
对于非一致性用户评分序对集合NCon中的每一对非一致性用户评分序对，采用下式计算非一致性用户评分序对距离值，然后将非一致性用户评分序对集合NCon中每个非一致性用户评分序对对应的距离值相加，得到非一致性集合距离值Dncon：
如果(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为非一致性用户评分序对，则非一致性用户评分序对距离值为：
max{|score1(U1,ra)-score2(U2,ra)|,|(score1(U1,rb)-score2(U2,rb)|}
步骤2.3.5，采用下式计算评分矩阵DS1中用户标识U1与评分矩阵DS2中用户标识U2之间的用户相似度sim1：
Figure BDA0002460294380000051
其中：
|Con|代表一致性用户评分序对集合Con中的元素数量；
|NCon|代表非一致性用户评分序对集合NCon中的元素数量；
步骤2.3.6，确定用户相似度阈值；如果用户相似度sim1小于用户相似度阈值，则得出评分矩阵DS1中用户标识U1与评分矩阵DS2中用户标识U2为不一致用户，则评分矩阵DS1中所有与用户标识U1有关的评分数据记录均删除，同时，将评分矩阵DS2中所有与用户标识U2有关的评分数据记录均删除；
步骤3，对两个评分矩阵进行分析，识别商品不一致的评分数据记录，并进行数据处理，方法如下：
步骤3.1，遍历评分矩阵DS1中的商品标识以及评分矩阵DS2中的商品标识，判断是否存在评分矩阵DS1中的商品标识与评分矩阵DS2中的商品标识相同的情况，如果不存在，则执行步骤4；如果存在，则执行步骤3.2；
步骤3.2，设评分矩阵DS1中的商品标识PR1与评分矩阵DS2中的商品标识PR2相同，则遍历评分矩阵DS1，查找到商品标识PR1在评分矩阵DS1的所有评分数据记录，从而得到商品标识PR1在评分矩阵DS1中被评分的用户集合UR1；
遍历评分矩阵DS2，查找到商品标识PR2在评分矩阵DS2的所有评分数据记录，从而得到商品标识PR2在评分矩阵DS2中被评分的用户集合UR2；
对用户集合UR1和用户集合UR2进行交集运算，得到共同用户集合UR0＝(ur1,ur2,...,urf)；其中，f为共同用户集合UR0中的用户数量；
步骤3.3，分析评分矩阵DS1，得到共同用户集合UR0中每个用户对评分矩阵DS1中的商品标识PR1的评分，得到评分集合Score3：
Score3＝{score3(ur1,PR1),score3(ur2,PR1),...,score3(urf,PR1)}
其中：
score3(ur1,PR1)代表用户标识ur1对商品标识PR1在评分矩阵DS1中的评分；
score3(ur2,PR1)代表用户标识ur2对商品标识PR1在评分矩阵DS1中的评分；
依此类推
score3(urf,PR1)代表用户标识urf对商品标识PR1在评分矩阵DS1中的评分；
分析评分矩阵DS2，得到共同用户集合UR0中每个用户对评分矩阵DS2中的商品标识PR2的评分，得到评分集合Score4：
Score4＝{score4(ur1,PR2),score4(ur2,PR2),...,score4(urf,PR2)}
其中：
score4(ur1,PR2)代表用户标识ur1对商品标识PR2在评分矩阵DS2中的评分；
score4(ur2,PR2)代表用户标识ur2对商品标识PR2在评分矩阵DS2中的评分；
依此类推
score4(urf,PR2)代表用户标识urf对商品标识PR2在评分矩阵DS2中的评分；
步骤3.4，采用下式计算评分矩阵DS1中商品标识PR1与评分矩阵DS2中商品标识PR2之间的商品评分对距离值集合DScore1：
Figure BDA0002460294380000071
获得商品评分对距离值集合DScore1中的低四分位数Q'1和高四分位数Q'3，计算得到四分位数安全距IQR'＝Q'3-Q'1；
将IQR'作为评分矩阵DS1中商品标识PR1与评分矩阵DS2中商品标识PR2之间的商品评分距离dis1，即dis1＝IQR'；
步骤3.5，确定商品评分距离阈值；如果商品评分距离dis1大于商品评分距离阈值，则得出评分矩阵DS1中商品标识PR1与评分矩阵DS2中商品标识PR2为不一致商品，则评分矩阵DS1中所有与商品标识PR1有关的评分数据记录均删除，同时，将评分矩阵DS2中所有与商品标识PR2有关的评分数据记录均删除；
步骤4，在对评分矩阵DS1和评分矩阵DS2进行分析识别，删除用户不一致和商品不一致的相关评分数据记录后，得到处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2；
将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2进行数据融合。
优选的，步骤2.3.6中，采用以下方法确定用户相似度阈值：
1)设评分矩阵DS1中一共有k种用户标识，分别与评分矩阵DS2中的对应用户标识相同；则对于每种用户标识，均计算得到用户相似度sim1，因此，共计算得到k个用户相似度sim1，分别表示为：sim1(1),sim1(2),...,sim1(k)；
由此得到用户相似度集合SIM＝{sim1(1),sim1(2),...,sim1(k)}
2)确定用户相似度集合SIM中的低四分位数Q1和高四分位数Q3，计算得到四分位数全距IQR＝Q3-Q1；
3)将Q1-1.5IQR作为异常值截断点，即为用户相似度阈值。
优选的，步骤3.5中，采用以下方法确定商品评分距离阈值：
1)设评分矩阵DS1中一共有v种商品标识，分别与评分矩阵DS2中的对应商品标识相同；则对于每种商品标识，均计算得到商品评分距离dis1，因此，共计算得到v个商品评分距离dis1，分别表示为：dis1(1),dis1(2),...,dis1(v)；
由此得到商品评分距离集合DIS＝{dis1(1),dis1(2),...,dis1(v)}
2)确定商品评分距离集合DIS中的低四分位数Q”1和高四分位数Q”3，计算得到四分位数安全距IQR”＝Q”3-Q”1；
3)将Q”3+1.5IQR”作为异常值截断点，即为商品评分距离阈值。
优选的，步骤4中，将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2进行数据融合，具体为：
1)将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2中的评分进行归一化处理，得到归一化的评分矩阵DS1和归一化的评分矩阵DS2；
2)分析归一化的评分矩阵DS1和归一化的评分矩阵DS2，如果某一用户标识针对某一商品标识，仅在一个归一化的评分矩阵中具有评分，则该用户标识针对该商品标识的评分不变，直接表示在融合评分矩阵FScore中；
如果某一用户标识针对某一商品标识，在评分矩阵DS1和评分矩阵DS2中都具有评分，则将在评分矩阵DS1和评分矩阵DS2中的评分进行算术平均计算，得到最终评分，并表示在融合评分矩阵FScore中。
本发明提供的面向评分矩阵的多数据源融合方法具有以下优点：
本发明提供一种面向评分矩阵的多数据源融合方法，首先将用户不一致和商品不一致的相关评分数据记录删除，然后再进行数据融合，提高数据融合的准确性，从而最终提高商品推荐精准性。
附图说明
图1为本发明提供的面向评分矩阵的多数据源融合方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参考图1，本发明提供一种面向评分矩阵的多数据源融合方法，包括以下步骤：
步骤1，获取分别来自两个数据源的评分矩阵，分别为：评分矩阵DS1和评分矩阵DS2；其中，每个评分矩阵由多条评分数据记录组成；每条评分数据记录为某个用户标识的用户，对某个商品标识的商品进行的评分；例如，评分矩阵DS1是来自京东网站的评分矩阵，评分矩阵DS2为来自淘宝网站的评分矩阵。
步骤2，对两个评分矩阵进行分析，识别用户不一致的评分数据记录，并进行数据处理，方法如下：
步骤2.1，遍历评分矩阵DS1中的用户标识以及评分矩阵DS2中的用户标识，判断是否存在评分矩阵DS1中的用户标识与评分矩阵DS2中的用户标识相同的情况，如果不存在，则执行步骤3；如果存在，则执行步骤2.2；
步骤2.2，设评分矩阵DS1中的用户标识U1与评分矩阵DS2中的用户标识U2相同，则遍历评分矩阵DS1，查找到用户标识U1在评分矩阵DS1的所有评分数据记录，从而得到用户标识U1在评分矩阵DS1进行评分的商品集合P1；
遍历评分矩阵DS2，查找到用户标识U2在评分矩阵DS2的所有评分数据记录，从而得到用户标识U2在评分矩阵DS2进行评分的商品集合P2；
对商品集合P1和商品集合P2进行交集运算，得到共同商品集合P0＝(p1,p2,...,pn)；其中，n为共同商品集合P0中的商品数量；
步骤2.3，对共同商品集合P0＝(p1,p2,...,pn)中的商品种类进行分析，将属于同一商品种类的商品划分到一个子集合中，从而得到若干个子集合，对于每个子集合，均执行以下步骤：
步骤2.3.1，设任意子集合为R0＝(r1,r2,...,rm)；m为子集合R0中的商品数量；
步骤2.3.2，得到用户标识U1对子集合R0中的每个商品在评分矩阵DS1中的评分，得到评分集合Score1：
Score1＝{score1(U1,r1),score1(U1,r2),...,score1(U1,rm)}
其中：
score1(U1,r1)代表用户标识U1对子集合R0中的商品r1在评分矩阵DS1中的评分；
score1(U1,r2)代表用户标识U1对子集合R0中的商品r2在评分矩阵DS1中的评分；
依此类推
score1(U1,rm)代表用户标识U1对子集合R0中的商品rm在评分矩阵DS1中的评分；
得到用户标识U2对子集合R0中的每个商品在评分矩阵DS2中的评分，得到评分集合Score2：
Score2＝{score2(U2,r1),score2(U2,r2),...,score2(U2,rm)}
其中：
score2(U2,r1)代表用户标识U2对子集合R0中的商品r1在评分矩阵DS2中的评分；
score2(U2,r2)代表用户标识U2对子集合R0中的商品r2在评分矩阵DS2中的评分；
依此类推
score2(U2,rm)代表用户标识U2对子集合R0中的商品rm在评分矩阵DS2中的评分；
步骤2.3.3，分析比较评分集合Score1和评分集合Score2，得到所有满足以下条件的一致性用户评分序对，所有的一致性用户评分序对形成一致性用户评分序对集合Con；而所有的非一致性用户评分序对形成非一致性用户评分序对集合NCon：
一致性用户评分序对判断条件：
1)评分集合Score1中的两个不同元素，score1(U1,ra)和score1(U1,rb)，其中，a≠b；
评分集合Score2中的两个不同元素：score2(U2,ra)和score2(U2,rb)；
2)如果score1(U1,ra)≤score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)≤score2(U2,rb)；
或者，如果score1(U1,ra)≥score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)≥score2(U2,rb)，即：用户标识U1对评分矩阵DS1中两个不同商品的评分高低感受，与用户标识U2对评分矩阵DS2中的同样两个商品的评分高低感受一致，则两个用户评分序对(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为一致性用户评分序对；
相反，如果score1(U1,ra)≤score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)＞score2(U2,rb)；
或者，如果score1(U1,ra)≥score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)＜score2(U2,rb)，则两个用户评分序对(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为非一致性用户评分序对；
步骤2.3.4，对于一致性用户评分序对集合Con中的每一对一致性用户评分序对，采用下式计算一致性用户评分序对距离值，然后将一致性用户评分序对集合Con中每个一致性用户评分序对对应的距离值相加，得到一致性集合距离值Dcon；
如果(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为一致性用户评分序对，则一致性用户评分序对距离值为：
max{|score1(U1,ra)-score2(U2,ra)|,|(score1(U1,rb)-score2(U2,rb)|}
对于非一致性用户评分序对集合NCon中的每一对非一致性用户评分序对，采用下式计算非一致性用户评分序对距离值，然后将非一致性用户评分序对集合NCon中每个非一致性用户评分序对对应的距离值相加，得到非一致性集合距离值Dncon：
如果(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为非一致性用户评分序对，则非一致性用户评分序对距离值为：
max{|score1(U1,ra)-score2(U2,ra)|,|(score1(U1,rb)-score2(U2,rb)|}
步骤2.3.5，采用下式计算评分矩阵DS1中用户标识U1与评分矩阵DS2中用户标识U2之间的用户相似度sim1：
Figure BDA0002460294380000121
其中：
|Con|代表一致性用户评分序对集合Con中的元素数量；
|NCon|代表非一致性用户评分序对集合NCon中的元素数量；
由此可以看出，满足一致性用户评分序对的评分序对越多并且Dcon越小，则用户越趋向于一致；而满足非一致性用户评分序对的评分序对越多并且Dncon越大，则用户越趋向于不一致。
步骤2.3.6，确定用户相似度阈值；
如果用户相似度sim1小于用户相似度阈值，则得出评分矩阵DS1中用户标识U1与评分矩阵DS2中用户标识U2为不一致用户，则评分矩阵DS1中所有与用户标识U1有关的评分数据记录均删除，同时，将评分矩阵DS2中所有与用户标识U2有关的评分数据记录均删除；
具体的，步骤2.3.6中，采用以下方法确定用户相似度阈值：
1)设评分矩阵DS1中一共有k种用户标识，分别与评分矩阵DS2中的对应用户标识相同；则对于每种用户标识，均计算得到用户相似度sim1，因此，共计算得到k个用户相似度sim1，分别表示为：sim1(1),sim1(2),...,sim1(k)；
由此得到用户相似度集合SIM＝{sim1(1),sim1(2),...,sim1(k)}
2)确定用户相似度集合SIM中的低四分位数Q1和高四分位数Q3，计算得到四分位数全距IQR＝Q3-Q1；
3)将Q1-1.5IQR作为异常值截断点，即为用户相似度阈值。
因此，本发明中，异常值截断点的设置值并非一个固定值，而是根据用户相似度集合的具体情况而相应变化，此种方式识别得到的用户之间的一致性结果更为准确。
步骤3，对两个评分矩阵进行分析，识别商品不一致的评分数据记录，并进行数据处理，方法如下：
步骤3.1，遍历评分矩阵DS1中的商品标识以及评分矩阵DS2中的商品标识，判断是否存在评分矩阵DS1中的商品标识与评分矩阵DS2中的商品标识相同的情况，如果不存在，则执行步骤4；如果存在，则执行步骤3.2；
步骤3.2，设评分矩阵DS1中的商品标识PR1与评分矩阵DS2中的商品标识PR2相同，则遍历评分矩阵DS1，查找到商品标识PR1在评分矩阵DS1的所有评分数据记录，从而得到商品标识PR1在评分矩阵DS1中被评分的用户集合UR1；
遍历评分矩阵DS2，查找到商品标识PR2在评分矩阵DS2的所有评分数据记录，从而得到商品标识PR2在评分矩阵DS2中被评分的用户集合UR2；
对用户集合UR1和用户集合UR2进行交集运算，得到共同用户集合UR0＝(ur1,ur2,...,urf)；其中，f为共同用户集合UR0中的用户数量；
步骤3.3，分析评分矩阵DS1，得到共同用户集合UR0中每个用户对评分矩阵DS1中的商品标识PR1的评分，得到评分集合Score3：
Score3＝{score3(ur1,PR1),score3(ur2,PR1),...,score3(urf,PR1)}
其中：
score3(ur1,PR1)代表用户标识ur1对商品标识PR1在评分矩阵DS1中的评分；
score3(ur2,PR1)代表用户标识ur2对商品标识PR1在评分矩阵DS1中的评分；
依此类推
score3(urf,PR1)代表用户标识urf对商品标识PR1在评分矩阵DS1中的评分；
分析评分矩阵DS2，得到共同用户集合UR0中每个用户对评分矩阵DS2中的商品标识PR2的评分，得到评分集合Score4：
Score4＝{score4(ur1,PR2),score4(ur2,PR2),...,score4(urf,PR2)}
其中：
score4(ur1,PR2)代表用户标识ur1对商品标识PR2在评分矩阵DS2中的评分；
score4(ur2,PR2)代表用户标识ur2对商品标识PR2在评分矩阵DS2中的评分；
依此类推
score4(urf,PR2)代表用户标识urf对商品标识PR2在评分矩阵DS2中的评分；
步骤3.4，采用下式计算评分矩阵DS1中商品标识PR1与评分矩阵DS2中商品标识PR2之间的商品评分对距离值集合DScore1：
Figure BDA0002460294380000151
获得商品评分对距离值集合DScore1中的低四分位数Q'1和高四分位数Q'3，计算得到四分位数安全距IQR'＝Q'3-Q'1；
将IQR'作为评分矩阵DS1中商品标识PR1与评分矩阵DS2中商品标识PR2之间的商品评分距离dis1，即dis1＝IQR'；
步骤3.5，确定商品评分距离阈值；
如果商品评分距离dis1大于商品评分距离阈值，则得出评分矩阵DS1中商品标识PR1与评分矩阵DS2中商品标识PR2为不一致商品，则评分矩阵DS1中所有与商品标识PR1有关的评分数据记录均删除，同时，将评分矩阵DS2中所有与商品标识PR2有关的评分数据记录均删除；
步骤3.5中，采用以下方法确定商品评分距离阈值：
1)设评分矩阵DS1中一共有v种商品标识，分别与评分矩阵DS2中的对应商品标识相同；则对于每种商品标识，均计算得到商品评分距离dis1，因此，共计算得到v个商品评分距离dis1，分别表示为：dis1(1),dis1(2),...,dis1(v)；
由此得到商品评分距离集合DIS＝{dis1(1),dis1(2),...,dis1(v)}
2)确定商品评分距离集合DIS中的低四分位数Q”1和高四分位数Q”3，计算得到四分位数安全距IQR”＝Q”3-Q”1；
3)将Q”3+1.5IQR”作为异常值截断点，即为商品评分距离阈值。
本发明中，采用四分位数安全距IQR”作为商品评分距离标准，由此得到的商品不一致性结果的稳定性更好，可以避免某些情绪影响下评分差值极大的极端数据的干扰。并且，异常值截断点的设置值并非一个固定值，而是根据商品评分距离集合的具体情况而相应变化，此种方式识别得到的商品之间的不一致性结果更为准确。
步骤4，在对评分矩阵DS1和评分矩阵DS2进行分析识别，删除用户不一致和商品不一致的相关评分数据记录后，得到处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2；
将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2进行数据融合。
步骤4中，将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2进行数据融合，具体为：
1)将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2中的评分进行归一化处理，得到归一化的评分矩阵DS1和归一化的评分矩阵DS2；
具体的，融合数据时，首先要统一评分标准Z分制，比如，数据源1的评分采用5分制，而数据源2的评分采用10分制，数据源3的评分采用百分制等。具体归一化方法为：将每个数据源的评分，都除以最高分制Z，获得0和1之间小数形式的评分数据。
2)分析归一化的评分矩阵DS1和归一化的评分矩阵DS2，如果某一用户标识针对某一商品标识，仅在一个归一化的评分矩阵中具有评分，则该用户标识针对该商品标识的评分不变，直接表示在融合评分矩阵FScore中；
如果某一用户标识针对某一商品标识，在评分矩阵DS1和评分矩阵DS2中都具有评分，则将在评分矩阵DS1和评分矩阵DS2中的评分进行算术平均计算，得到最终评分，并表示在融合评分矩阵FScore中。
需要强调的是，本发明描述的面向评分矩阵的多数据源融合方法，是针对两个数据源的情况进行的描述，本领域普通技术人员可以理解，当需要对多个数据源进行数据融合时，只需要两两数据源之间采用本发明方法进行处理即可。例如，当需要对3个数据源进行数据融合时，首先采用本发明方法对第1个数据源和第2个数据源进行数据融合，得到融合数据1；然后再采用本发明方法对融合数据1和第3个数据源进行数据融合，得到最终的融合数据。
本发明提供的面向评分矩阵的多数据源融合方法具有以下优点：
本发明提供一种面向评分矩阵的多数据源融合方法，首先识别到多数据源中用户重名和商品重名的情况，然后，将用户不一致和商品不一致的相关评分数据记录删除，然后再进行数据融合，提高数据融合的准确性，从而最终提高商品推荐精准性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种面向评分矩阵的多数据源融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取分别来自两个数据源的评分矩阵，分别为：评分矩阵DS1和评分矩阵DS2；其中，每个评分矩阵由多条评分数据记录组成；每条评分数据记录为某个用户标识的用户，对某个商品标识的商品进行的评分；
步骤2，对两个评分矩阵进行分析，识别用户不一致的评分数据记录，并进行数据处理，方法如下：
步骤2.1，遍历评分矩阵DS1中的用户标识以及评分矩阵DS2中的用户标识，判断是否存在评分矩阵DS1中的用户标识与评分矩阵DS2中的用户标识相同的情况，如果不存在，则执行步骤3；如果存在，则执行步骤2.2；
步骤2.2，设评分矩阵DS1中的用户标识U1与评分矩阵DS2中的用户标识U2相同，则遍历评分矩阵DS1，查找到用户标识U1在评分矩阵DS1的所有评分数据记录，从而得到用户标识U1在评分矩阵DS1进行评分的商品集合P1；
遍历评分矩阵DS2，查找到用户标识U2在评分矩阵DS2的所有评分数据记录，从而得到用户标识U2在评分矩阵DS2进行评分的商品集合P2；
对商品集合P1和商品集合P2进行交集运算，得到共同商品集合P0＝(p1,p2,...,pn)；其中，n为共同商品集合P0中的商品数量；
步骤2.3，对共同商品集合P0＝(p1,p2,...,pn)中的商品种类进行分析，将属于同一商品种类的商品划分到一个子集合中，从而得到若干个子集合，对于每个子集合，均执行以下步骤：
步骤2.3.1，设任意子集合为R0＝(r1,r2,...,rm)；m为子集合R0中的商品数量；
步骤2.3.2，得到用户标识U1对子集合R0中的每个商品在评分矩阵DS1中的评分，得到评分集合Score1：
Score1＝{score1(U1,r1),score1(U1,r2),...,score1(U1,rm)}
其中：
score1(U1,r1)代表用户标识U1对子集合R0中的商品r1在评分矩阵DS1中的评分；
score1(U1,r2)代表用户标识U1对子集合R0中的商品r2在评分矩阵DS1中的评分；
依此类推
score1(U1,rm)代表用户标识U1对子集合R0中的商品rm在评分矩阵DS1中的评分；
得到用户标识U2对子集合R0中的每个商品在评分矩阵DS2中的评分，得到评分集合Score2：
Score2＝{score2(U2,r1),score2(U2,r2),...,score2(U2,rm)}
其中：
score2(U2,r1)代表用户标识U2对子集合R0中的商品r1在评分矩阵DS2中的评分；
score2(U2,r2)代表用户标识U2对子集合R0中的商品r2在评分矩阵DS2中的评分；
依此类推
score2(U2,rm)代表用户标识U2对子集合R0中的商品rm在评分矩阵DS2中的评分；
步骤2.3.3，分析比较评分集合Score1和评分集合Score2，得到所有满足以下条件的一致性用户评分序对，所有的一致性用户评分序对形成一致性用户评分序对集合Con；而所有的非一致性用户评分序对形成非一致性用户评分序对集合NCon：
一致性用户评分序对判断条件：
1)评分集合Score1中的两个不同元素，score1(U1,ra)和score1(U1,rb)，其中，a≠b；
评分集合Score2中的两个不同元素：score2(U2,ra)和score2(U2,rb)；
2)如果score1(U1,ra)≤score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)≤score2(U2,rb)；
或者，如果score1(U1,ra)≥score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)≥score2(U2,rb)，即：用户标识U1对评分矩阵DS1中两个不同商品的评分高低感受，与用户标识U2对评分矩阵DS2中的同样两个商品的评分高低感受一致，则两个用户评分序对(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为一致性用户评分序对；
相反，如果score1(U1,ra)≤score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)＞score2(U2,rb)；
或者，如果score1(U1,ra)≥score1(U1,rb)时，score2(U2,ra)＜score2(U2,rb)，则两个用户评分序对(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为非一致性用户评分序对；
步骤2.3.4，对于一致性用户评分序对集合Con中的每一对一致性用户评分序对，采用下式计算一致性用户评分序对距离值，然后将一致性用户评分序对集合Con中每个一致性用户评分序对对应的距离值相加，得到一致性集合距离值Dcon；
如果(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为一致性用户评分序对，则一致性用户评分序对距离值为：
max{|score1(U1,ra)-score2(U2,ra)|,|(score1(U1,rb)-score2(U2,rb)|}
对于非一致性用户评分序对集合NCon中的每一对非一致性用户评分序对，采用下式计算非一致性用户评分序对距离值，然后将非一致性用户评分序对集合NCon中每个非一致性用户评分序对对应的距离值相加，得到非一致性集合距离值Dncon：
如果(score1(U1,ra),score2(U2,ra))和(score1(U1,rb),score2(U2,rb))为非一致性用户评分序对，则非一致性用户评分序对距离值为：
max{|score1(U1,ra)-score2(U2,ra)|,|(score1(U1,rb)-score2(U2,rb)|}
步骤2.3.5，采用下式计算评分矩阵DS1中用户标识U1与评分矩阵DS2中用户标识U2之间的用户相似度sim1：
Figure FDA0002460294370000041
其中：
|Con|代表一致性用户评分序对集合Con中的元素数量；
|NCon|代表非一致性用户评分序对集合NCon中的元素数量；
步骤2.3.6，确定用户相似度阈值；如果用户相似度sim1小于用户相似度阈值，则得出评分矩阵DS1中用户标识U1与评分矩阵DS2中用户标识U2为不一致用户，则评分矩阵DS1中所有与用户标识U1有关的评分数据记录均删除，同时，将评分矩阵DS2中所有与用户标识U2有关的评分数据记录均删除；
步骤3，对两个评分矩阵进行分析，识别商品不一致的评分数据记录，并进行数据处理，方法如下：
步骤3.1，遍历评分矩阵DS1中的商品标识以及评分矩阵DS2中的商品标识，判断是否存在评分矩阵DS1中的商品标识与评分矩阵DS2中的商品标识相同的情况，如果不存在，则执行步骤4；如果存在，则执行步骤3.2；
步骤3.2，设评分矩阵DS1中的商品标识PR1与评分矩阵DS2中的商品标识PR2相同，则遍历评分矩阵DS1，查找到商品标识PR1在评分矩阵DS1的所有评分数据记录，从而得到商品标识PR1在评分矩阵DS1中被评分的用户集合UR1；
遍历评分矩阵DS2，查找到商品标识PR2在评分矩阵DS2的所有评分数据记录，从而得到商品标识PR2在评分矩阵DS2中被评分的用户集合UR2；
对用户集合UR1和用户集合UR2进行交集运算，得到共同用户集合UR0＝(ur1,ur2,...,urf)；其中，f为共同用户集合UR0中的用户数量；
步骤3.3，分析评分矩阵DS1，得到共同用户集合UR0中每个用户对评分矩阵DS1中的商品标识PR1的评分，得到评分集合Score3：
Score3＝{score3(ur1,PR1),score3(ur2,PR1),...,score3(urf,PR1)}
其中：
score3(ur1,PR1)代表用户标识ur1对商品标识PR1在评分矩阵DS1中的评分；
score3(ur2,PR1)代表用户标识ur2对商品标识PR1在评分矩阵DS1中的评分；
依此类推
score3(urf,PR1)代表用户标识urf对商品标识PR1在评分矩阵DS1中的评分；
分析评分矩阵DS2，得到共同用户集合UR0中每个用户对评分矩阵DS2中的商品标识PR2的评分，得到评分集合Score4：
Score4＝{score4(ur1,PR2),score4(ur2,PR2),...,score4(urf,PR2)}
其中：
score4(ur1,PR2)代表用户标识ur1对商品标识PR2在评分矩阵DS2中的评分；
score4(ur2,PR2)代表用户标识ur2对商品标识PR2在评分矩阵DS2中的评分；
依此类推
score4(urf,PR2)代表用户标识urf对商品标识PR2在评分矩阵DS2中的评分；
步骤3.4，采用下式计算评分矩阵DS1中商品标识PR1与评分矩阵DS2中商品标识PR2之间的商品评分对距离值集合DScore1：
Figure FDA0002460294370000051
获得商品评分对距离值集合DScore1中的低四分位数Q'1和高四分位数Q'3，计算得到四分位数安全距IQR'＝Q'3-Q'1；
将IQR'作为评分矩阵DS1中商品标识PR1与评分矩阵DS2中商品标识PR2之间的商品评分距离dis1，即dis1＝IQR'；
步骤3.5，确定商品评分距离阈值；如果商品评分距离dis1大于商品评分距离阈值，则得出评分矩阵DS1中商品标识PR1与评分矩阵DS2中商品标识PR2为不一致商品，则评分矩阵DS1中所有与商品标识PR1有关的评分数据记录均删除，同时，将评分矩阵DS2中所有与商品标识PR2有关的评分数据记录均删除；
步骤4，在对评分矩阵DS1和评分矩阵DS2进行分析识别，删除用户不一致和商品不一致的相关评分数据记录后，得到处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2；
将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2进行数据融合。
2.根据权利要求1所述的面向评分矩阵的多数据源融合方法，其特征在于，步骤2.3.6中，采用以下方法确定用户相似度阈值：
1)设评分矩阵DS1中一共有k种用户标识，分别与评分矩阵DS2中的对应用户标识相同；则对于每种用户标识，均计算得到用户相似度sim1，因此，共计算得到k个用户相似度sim1，分别表示为：sim1(1),sim1(2),...,sim1(k)；
由此得到用户相似度集合SIM＝{sim1(1),sim1(2),...,sim1(k)}
2)确定用户相似度集合SIM中的低四分位数Q1和高四分位数Q3，计算得到四分位数全距IQR＝Q3-Q1；
3)将Q1-1.5IQR作为异常值截断点，即为用户相似度阈值。
3.根据权利要求1所述的面向评分矩阵的多数据源融合方法，其特征在于，步骤3.5中，采用以下方法确定商品评分距离阈值：
1)设评分矩阵DS1中一共有v种商品标识，分别与评分矩阵DS2中的对应商品标识相同；则对于每种商品标识，均计算得到商品评分距离dis1，因此，共计算得到v个商品评分距离dis1，分别表示为：dis1(1),dis1(2),...,dis1(v)；
由此得到商品评分距离集合DIS＝{dis1(1),dis1(2),...,dis1(v)}
2)确定商品评分距离集合DIS中的低四分位数Q”1和高四分位数Q”3，计算得到四分位数安全距IQR”＝Q”3-Q”1；
3)将Q”3+1.5IQR”作为异常值截断点，即为商品评分距离阈值。
4.根据权利要求1所述的面向评分矩阵的多数据源融合方法，其特征在于，步骤4中，将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2进行数据融合，具体为：
1)将处理后的评分矩阵DS1和处理后的评分矩阵DS2中的评分进行归一化处理，得到归一化的评分矩阵DS1和归一化的评分矩阵DS2；
2)分析归一化的评分矩阵DS1和归一化的评分矩阵DS2，如果某一用户标识针对某一商品标识，仅在一个归一化的评分矩阵中具有评分，则该用户标识针对该商品标识的评分不变，直接表示在融合评分矩阵FScore中；
如果某一用户标识针对某一商品标识，在评分矩阵DS1和评分矩阵DS2中都具有评分，则将在评分矩阵DS1和评分矩阵DS2中的评分进行算术平均计算，得到最终评分，并表示在融合评分矩阵FScore中。
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