CN108154425A - 一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法 - Google Patents

一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法，用于电信电子商务公共服务综合支撑平台，包括以下步骤：数据预处理，对电信数据进行处理，得到所需数据表；根据用户通话详单，构建社会关系网络；采用CNM社区发现算法对社会网络进行层次聚类；基于用户位置，根据距离阈值筛选商户，得到候选商户列表；分析用户上网日志信息，构建用户商户二维偏好矩阵；采用基于用户的融合社会关系的协同过滤算法进行推荐。本发明利用用户通话信息构建社会关系网络，并对社会网络进行挖掘，找到联系紧密的用户团体，再结合用户位置，利用基于用户的融合社会关系的协同过滤算法进行推荐，降低计算复杂度，提高推荐的准确性。

Description

一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法
技术领域
本发明涉及精准营销领域，具体涉及一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法。
背景技术
随着移动智能终端用户规模的不断扩大，移动互联网市场已进入高速发展阶段，同时也产生了大量的用户数据，针对移动终端用户的个性化推荐也受到运营商和商家的关注。利用移动互联网用户数据挖掘有价值的信息成为流行的商业营销手段。电信运营商现有的个性化推荐方法主要通过获取用户个人数据、语音流量套餐消费数据、用户上网日志数据和用户轨迹数据，通过这些历史数据来分析用户行为、偏好和消费情况，并与营销目标特征进行匹配，将匹配结果转化为营销推荐信息推送给用户。
移动终端用户的通信行为也积累了大量的社交活动数据。在移动通信网络下，用户通过相互通信建立联系，构成社会关系网络。信息在社会关系网络中通过社会个体之间的互动来传播，社会关系网络中包含了用户潜在行为规律。
电信运营商现有的个性化推荐方法只考虑了用户个人的历史偏好和消费信息，而没有考虑用户的社会关系行为对用户消费偏好的影响。而且采用传统协同过滤算法进行推荐时，在用户量和项目量巨大的情况下，评分矩阵非常庞大而且稀疏，计算复杂度很高。
发明内容
为了解决现有个性化推荐方法所存在的问题，本发明提供一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法，通过通话详单构建用户社会关系网络，通过聚类划分相似用户群体，并结合用户位置利用基于用户的融合社会关系的协同过滤算法来做推荐，降低计算复杂度，提高推荐结果的准确性。
本发明采用的技术方案是：一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法，包括以下步骤：
步骤S1、数据预处理，对信令数据和用户商户数据进行处理，得到用户信息表、用户轨迹表、用户上网日志表、用户通话详单和商户信息表；
步骤S2、根据用户通话详单，量化用户之间的社会关系，并构建社会关系网络；
步骤S3、对所构建的社会关系网络进行层次聚类，发掘社会关系网络中联系紧密的用户团体；
步骤S4、基于用户位置，根据距离阈值筛选商户，得到候选商户列表；
步骤S5、基于S3中聚类的结果和S4中的候选商户列表，分析用户上网日志信息，构建用户商户二维偏好矩阵；
步骤S6、对于步骤S5中构建的用户商户二维偏好矩阵，采用基于用户的融合用户社会关系的协同过滤算法进行推荐。
优选地，步骤S2所述社会关系网络使用有向图G＝(V,E,W,P)表示，其中V是顶点集，代表所有的主叫和被叫用户节点；E为有向边集，有向边集的边eij表示节点vi作为主叫节点呼叫过被叫节点vj；W是有向边集合E中所边eij的属性向量集合，W的一维向量wij是边eij的属性向量，表示节点vi与节点vj之间关系的特征，反映了节点vi与节点vj的紧密程度。
优选地，步骤S4的过程如下：在用户轨迹表中，得到用户位置在时间点t所在位置(xt,yt)，其中xt代表经度，yt代表纬度；设定距离阈值D，R为地球半径，计算出距离用户位置(xt,yt)不超过D的经纬度范围；通过经纬度范围筛选出一部分符合条件的候选商户，然后计算商户位置(xc,yc)与用户位置(xt,yt)的距离d；然后去掉距离d大于D的商户，得到最终的候选商户列表。
优选地，步骤S5所述构建用户商户二维偏好矩阵的步骤如下：
步骤S5.1、在用户上网日志表中，取用户最近T时间段的上网日志记录，提取用户搜索字段中的关键词，得到该用户的关键词列表；
步骤S5.2、对关键词列表，将每个单词转化为k维的词向量，然后对词向量加权平均，得到该用户的关键字词向量；
步骤S5.3、对候选商户列表中的商户，取店铺描述字段，按照步骤S5.1和步骤S5.2中的方法，计算得到商户的关键词向量；
步骤S5.4、对每个用户i和商户j依次计算偏好值Pij，得到用户商户二维偏好矩阵，其中偏好值Pij定义为用户关键词向量与商户关键词向量的cosine相似度；
优选地，步骤S3层次聚类后，为用户增加簇标记属性，属于同一簇的用户簇标记相同；步骤S5.4中，用户i选取自簇标记相同的用户列表，商户j选取自步骤S3得到的候选商户列表。
优选地，步骤S6采用基于用户的融合用户社会关系的协同过滤算法进行推荐，包括以下步骤：
步骤S6.1、对于用户商户二维偏好矩阵，基于用户对商户的偏好向量计算用户之间的相似度并排序，取相似度前K个用户；
步骤S6.2、对于相似度前K个用户，根据构建的社会关系网络，计算用户i与相似度前K个用户之间的关系紧密度；
步骤S6.3、预测用户i对候选商户的偏好，选取偏好值最大的商户推荐给用户。
与现有的个性化推荐方法相比，本发明的优点在于：
利用用户通话信息构建社会关系网络，并对社会关系网络进行挖掘，找到联系紧密的用户团体，再结合用户位置，利用基于用户的融合社会关系的协同过滤算法进行推荐，降低计算复杂度，提高推荐的准确性。
附图说明
图1是本发明结合社会网络和位置的线下商户推荐方法的流程图；
图2是本发明步骤S5构建用户商户二维偏好矩阵的流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
如图1所示，本实施例中，结合社会网络和位置的线下商户推荐方法包括以下步骤：
步骤S1、数据预处理，对信令数据和用户商户数据进行处理，得到用户信息表、用户轨迹表、用户上网日志表、用户通话详单和商户信息表。
数据预处理包括对数据的正确性、一致性、完整性、是否符合业务规则进行检查，处理异常值、缺失值、无效值和冗余数据；并对数据属性进行特征处理，转换为数据特征形成特征库。
其中，用户信息表包括用户标识、性别、年龄、归属地、入网时间、是否VIP、是否集团用户；所述用户轨迹表包括用户标识、时间、经度、纬度；所述用户上网日志表包括用户标识、时间、搜索关键字、用户点击的url；所述用户通话详单包括用户标识、起始时间、对端号码、呼叫类型、通话时长；所述商户数据包括商户标识、商户名称、行业类别、经度、纬度、地址、联系电话、店铺描述。
步骤S2、根据用户通话详单，量化用户之间的社会关系，并构建社会关系网络。具体方法为：
对用户通信行为构成的社会关系网络，使用有向图G＝(V,E,W,P)来表示，其中V是顶点集，代表所有的主叫和被叫用户节点；E为有向边集，其中边eij表示节点vi作为主叫节点呼叫过被叫节点vj；W是有向边属性向量的集合，与E中的有向边对应。
有向边属性集合W是有向边集合E中所有边eij的属性向量集合。一维向量wij是边eij的属性向量，表示节点vi与节点vj之间关系的特征，反映了节点vi与节点vj的紧密程度。
属性向量wij的属性有：双向通信情况、通信次数和通话时长。双向通信情况，即wij与wji是否同时存在；通信次数，节点vi作为主叫与节点vj的通信总次数；通话时长，节点vi作为主叫与节点vj通话的总时长。
步骤S3、采用CNM社区发现算法对S2中构建的社会关系网络进行层次聚类，发掘社会关系网络中联系紧密的用户团体。聚类后，为用户增加簇标记属性，属于同一簇的用户簇标记相同。
步骤S4、基于用户位置，根据距离阈值筛选商户，得到候选商户列表，具体方法为：
在用户轨迹表中，得到用户位置在时间点t所在位置(xt,yt)，其中xt代表经度，yt代表纬度。设定距离阈值D，R为地球半径，计算出距离用户位置(xt,yt)不超过K的经纬度范围：
Δy＝2sin-1(sinD/(2R))/cosxt)
Δx＝D/R
与位置(xt,yt)相距不超过D的粗略经纬度范围是(xt±Δx,yt±Δy)。通过经纬度范围筛选出一部分符合条件的候选商户，然后利用Haversine公式计算商户位置(xc,yc)与用户位置(xt,yt)的距离d：
Δx＝xc-xt
Δy＝yc-yt
然后去掉距离d大于D的商户，得到最终的候选商户列表shoplist。
步骤S5、基于S3中聚类的结果和S4中的候选商户列表，分析用户上网日志信息，构建用户商户二维偏好矩阵，具体包括以下步骤：
步骤S5.1、在用户上网日志表中，取用户最近T时间段的上网日志记录，用TF-IDF提取用户搜索字段中的关键词：
选取TFIDF大于某一设定阈值的词作为该用户的关键词，得到该用户的关键词列表。
步骤S5.2、对步骤S5.1中得到的关键词列表，使用word2vec将每个单词转化为k维的词向量然后对词向量加权平均，得到该用户的关键字词向量
步骤S5.3、对候选商户列表中的商户，取店铺描述字段，按照步骤S5.1和步骤S5.2中的方法，计算得到商户的关键词向量
步骤S5.4、对于用户i和商户j，二维偏好矩阵P中用户i对商户j的偏好值Pij定义为用户关键词向量与商户关键词向量的cosine相似度：
选取其簇标记相同的用户列表userlist以及步骤S3得到的shoplist，对于每个用户i和商户j依次计算Pij，就得到了用户商户二维偏好矩阵。
步骤S6、对于步骤S5中构建的用户商户二维偏好矩阵，采用基于用户的融合用户社会关系的协同过滤算法进行推荐，包括以下步骤：
步骤S6.1、对于用户商户二维偏好矩阵，基于用户对商户的偏好向量计算用户之间的相似度并排序，取相似度前K个用户，相似度定义为：
其中，sim(i,j)为用户i,j的相似度，分别为用户i,j对商户的偏好向量。
步骤S6.2、对于步骤S6.1计算得到的与用户i相似度前K个用户，根据步骤S2构建的社会关系网络，计算用户i与相似度前K个用户之间的关系紧密度，关系紧密度定义为：
c(i,j)＝t(i,j)*log(m(i,j))*factor
其中，t(i,j)为用户i,j通话次数，m(i,j)为用户i,j通话时长；当用户i,j存在双向通信时factor系数为1，不存在双向通信时factor系数为0.5。
步骤S6.3、预测用户i对候选商户的偏好，计算公式为：
得到用户i对候选商户的偏好选取偏好值最大的商户推荐给用户。其中，c(i,j)为用户i,j的关系紧密度，为用户j对候选商户的偏好向量。
从以上可知，本发明一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法，用于电信电子商务公共服务综合支撑平台，该方法基于电信数据进行分析，利用用户通话信息构建社会关系网络，并对社会关系网络进行挖掘，找到联系紧密的用户团体，再结合用户位置，利用基于用户的融合社会关系的协同过滤算法进行推荐，降低了计算复杂度，提高推荐的准确性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若对本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其同等技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种结合社会网络和位置的线下商户推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、数据预处理，对信令数据和用户商户数据进行处理，得到用户信息表、用户轨迹表、用户上网日志表、用户通话详单和商户信息表；
步骤S2、根据用户通话详单，量化用户之间的社会关系，并构建社会关系网络；
步骤S3、对所构建的社会关系网络进行层次聚类，发掘社会关系网络中联系紧密的用户团体；
步骤S4、基于用户位置，根据距离阈值筛选商户，得到候选商户列表；
步骤S5、基于S3中聚类的结果和S4中的候选商户列表，分析用户上网日志信息，构建用户商户二维偏好矩阵；
步骤S6、对于步骤S5中构建的用户商户二维偏好矩阵，采用基于用户的融合用户社会关系的协同过滤算法进行推荐。
2.根据权利要求1所述的线下商户推荐方法，其特征在于，步骤S2所述社会关系网络使用有向图G＝(V,E,W,P)表示，其中V是顶点集，代表所有的主叫和被叫用户节点；E为有向边集，有向边集的边eij表示节点vi作为主叫节点呼叫过被叫节点vj；W是有向边集合E中所边eij的属性向量集合，W的一维向量wij是边eij的属性向量，表示节点vi与节点vj之间关系的特征，反映了节点vi与节点vj的紧密程度。
3.根据权利要求2所述的线下商户推荐方法，其特征在于，属性向量wij的属性包括：双向通信情况、通信次数和通话时长。
4.根据权利要求1所述的线下商户推荐方法，其特征在于，步骤S4的过程如下：在用户轨迹表中，得到用户位置在时间点t所在位置(xt,yt)，其中xt代表经度，yt代表纬度；设定距离阈值D，R为地球半径，计算出距离用户位置(xt,yt)不超过D的经纬度范围；通过经纬度范围筛选出一部分符合条件的候选商户，然后计算商户位置(xc,yc)与用户位置(xt,yt)的距离d；然后去掉距离d大于D的商户，得到最终的候选商户列表。
5.根据权利要求1所述的线下商户推荐方法，其特征在于，步骤S5所述构建用户商户二维偏好矩阵的步骤如下：
步骤S5.1、在用户上网日志表中，取用户最近T时间段的上网日志记录，提取用户搜索字段中的关键词，得到该用户的关键词列表；
步骤S5.2、对关键词列表，将每个单词转化为k维的词向量，然后对词向量加权平均，得到该用户的关键字词向量；
步骤S5.3、对候选商户列表中的商户，取店铺描述字段，按照步骤S5.1和步骤S5.2中的方法，计算得到商户的关键词向量；
步骤S5.4、对每个用户i和商户j依次计算偏好值Pij，得到用户商户二维偏好矩阵，其中偏好值Pij定义为用户关键词向量与商户关键词向量的cosine相似度。
6.根据权利要求5所述的线下商户推荐方法，其特征在于，步骤S3层次聚类后，为用户增加簇标记属性，属于同一簇的用户簇标记相同；步骤S5.4中，用户i选取自簇标记相同的用户列表，商户j选取自步骤S3得到的候选商户列表。
7.根据权利要求1所述的线下商户推荐方法，其特征在于，步骤S6采用基于用户的融合用户社会关系的协同过滤算法进行推荐，包括以下步骤：
步骤S6.1、对于用户商户二维偏好矩阵，基于用户对商户的偏好向量计算用户之间的相似度并排序，取相似度前K个用户；
步骤S6.2、对于相似度前K个用户，根据构建的社会关系网络，计算用户i与相似度前K个用户之间的关系紧密度；
步骤S6.3、预测用户i对候选商户的偏好，选取偏好值最大的商户推荐给用户。
8.根据权利要求7所述的线下商户推荐方法，其特征在于，所述关系紧密度定义为：
c(i,j)＝t(i,j)*log(m(i,j))*factor
其中，t(i,j)为用户i,j通话次数，m(i,j)为用户i,j通话时长；当用户i,j存在双向通信时factor系数为1，不存在双向通信时factor系数为0.5。
9.根据权利要求8所述的线下商户推荐方法，其特征在于，预测用户i对候选商户的偏好，计算公式为：
其中，c(i,j)为用户i,j的关系紧密度，sim(i,j)为用户i,j之间的相似度，为用户j对候选商户的偏好向量。
10.根据权利要求1所述的线下商户推荐方法，其特征在于，所述数据预处理包括对数据的正确性、一致性、完整性、是否符合业务规则进行检查，处理异常值、缺失值、无效值和冗余数据；并对数据属性进行特征处理，转换为数据特征形成特征库。
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