一種標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的控制方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的控制方法，包括：a.獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)以及至少一個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)；b.基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定自然語(yǔ)言相似度指數(shù)；c.基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定情景相似度指數(shù)；d.對(duì)所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)以及所述情景相似度指數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理，并獲得所述標(biāo)簽與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度指數(shù)。還提供一種在計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)中進(jìn)行標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的控制裝置。本發(fā)明可以自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽與特定關(guān)鍵信息的匹配度的計(jì)算，提高計(jì)算效率并推進(jìn)了應(yīng)用程序的準(zhǔn)確度。本算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且計(jì)算復(fù)雜度適中，適合移動(dòng)應(yīng)用。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)，尤其是通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度匹配計(jì)算的算法，具體地，涉及通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)于標(biāo)簽與關(guān)鍵信息的匹配度進(jìn)行精準(zhǔn)計(jì)算的算法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著20世紀(jì)計(jì)算機(jī)的問(wèn)世，越來(lái)越多的邏輯問(wèn)題、數(shù)學(xué)問(wèn)題都可以通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算的原理是設(shè)計(jì)一套算法，對(duì)一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題或者現(xiàn)實(shí)技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行描述，且該描述可以被計(jì)算機(jī)所識(shí)別，從而可以通過(guò)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算來(lái)得出針對(duì)該數(shù)學(xué)問(wèn)題或現(xiàn)實(shí)技術(shù)問(wèn)題的答案。通過(guò)對(duì)算法的不斷改進(jìn)，可以使得上述答案更加精確或者提高計(jì)算效率，從而對(duì)技術(shù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
[0003]例如，通過(guò)計(jì)算機(jī)算法可以對(duì)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存進(jìn)行補(bǔ)充，這樣的過(guò)程通常是通過(guò)利用外部存儲(chǔ)空間來(lái)完成的，即將計(jì)算機(jī)內(nèi)存內(nèi)暫時(shí)不使用的數(shù)據(jù)、但還沒(méi)有刪除的數(shù)據(jù)移動(dòng)到外部存儲(chǔ)空間，從而使得計(jì)算機(jī)內(nèi)存被空閑出來(lái)給其他應(yīng)用程序使用，并且在需要被移動(dòng)的數(shù)據(jù)時(shí)再將這些數(shù)據(jù)從外部存儲(chǔ)空間移回內(nèi)存內(nèi)。這樣的方式，犧牲了計(jì)算機(jī)的效率但卻提升了計(jì)算機(jī)的空間。
[0004]又例如，在針對(duì)一個(gè)現(xiàn)實(shí)技術(shù)問(wèn)題提出的算法中，可以得出符合要求的結(jié)果，但其計(jì)算復(fù)雜度過(guò)大導(dǎo)致計(jì)算機(jī)的處理效率過(guò)低。所以，提出一個(gè)新的算法來(lái)替代原算法，從而提高了計(jì)算效率，這也是對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的一個(gè)改進(jìn)。
[0005]類(lèi)似的例子還存在很多，并被廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)。
[0006]尤其是，當(dāng)移動(dòng)終端作為具有計(jì)算能力的終端被廣泛應(yīng)用之后，眾多應(yīng)用廠商開(kāi)始借助移動(dòng)終端來(lái)進(jìn)行少量的計(jì)算，從而衍生了眾多的移動(dòng)應(yīng)用，這徹底改變了應(yīng)用程序的工作方式，也提出了更多的計(jì)算要求。通過(guò)移動(dòng)終端進(jìn)行計(jì)算，需要盡量少地利用移動(dòng)終端的中央處理單元，并在必須利用該中央處理單元時(shí)通過(guò)最簡(jiǎn)單、有效的算法完成計(jì)算，從而不對(duì)移動(dòng)終端構(gòu)成比較大的影響。相應(yīng)地，與移動(dòng)終端匹配的后臺(tái)服務(wù)器也要被設(shè)計(jì)為有效地進(jìn)行運(yùn)算從而可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的計(jì)算目的。
[0007]在一類(lèi)應(yīng)用程序中，在移動(dòng)終端中可能設(shè)有多個(gè)標(biāo)簽，這些標(biāo)簽可能是針對(duì)網(wǎng)頁(yè)的標(biāo)簽，也可能是針對(duì)移動(dòng)終端本身的標(biāo)簽，也可能是針對(duì)移動(dòng)終端用戶的標(biāo)簽，也可能是針對(duì)移動(dòng)終端用戶所喜歡的應(yīng)用程序、物品、消費(fèi)地點(diǎn)的標(biāo)簽，而后臺(tái)服務(wù)器在通過(guò)應(yīng)用程序與移動(dòng)終端進(jìn)行交互的過(guò)程中，需要對(duì)這些標(biāo)簽與某些關(guān)鍵信息的匹配度進(jìn)行精準(zhǔn)地計(jì)算，這樣的計(jì)算就需要足夠精確，同時(shí)不過(guò)多占用移動(dòng)終端的計(jì)算能力、通訊渠道。然而，現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)于此類(lèi)應(yīng)用的算法還不足夠好。
[0008]因此，本發(fā)明要解決如何更準(zhǔn)確地對(duì)移動(dòng)終端中的標(biāo)簽與特定關(guān)鍵信息的匹配度選擇將要發(fā)布的信息的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法對(duì)標(biāo)簽的匹配度進(jìn)行精準(zhǔn)計(jì)算的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的控制方法以及相應(yīng)的控制裝置。
[0010]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的控制方法，用于對(duì)一個(gè)標(biāo)簽與目標(biāo)數(shù)據(jù)的匹配度進(jìn)行計(jì)算，包括如下步驟:
[0011]a.獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)以及至少一個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于所述標(biāo)簽；
[0012]b.基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定自然語(yǔ)言相似度指數(shù)；
[0013]c.基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定情景相似度指數(shù)；
[0014]d.對(duì)所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)以及所述情景相似度指數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理，并獲得加權(quán)指數(shù)，其中所述加權(quán)指數(shù)即為所述標(biāo)簽與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度指數(shù)。
[0015]根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供一種在計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)中進(jìn)行標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的控制裝置，其用于對(duì)一個(gè)標(biāo)簽與目標(biāo)數(shù)據(jù)的匹配度進(jìn)行計(jì)算，包括:第一獲取裝置，用于獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)以及至少一個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于所述標(biāo)簽；第一計(jì)算裝置，用于基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定自然語(yǔ)言相似度指數(shù)；第二計(jì)算裝置，用于基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定情景相似度指數(shù)；第三計(jì)算裝置，用于對(duì)所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)以及所述情景相似度指數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理，并獲得加權(quán)指數(shù)，其中所述加權(quán)指數(shù)即為所述標(biāo)簽與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度指數(shù)。
[0016]本發(fā)明通過(guò)提出一種全新的計(jì)算機(jī)算法，使得標(biāo)簽與關(guān)鍵信息的匹配足夠智能化，可以自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽與特定關(guān)鍵信息的匹配度的計(jì)算，從而提高了計(jì)算效率并推進(jìn)了應(yīng)用程序的準(zhǔn)確度。本算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且計(jì)算復(fù)雜度適中，適合移動(dòng)應(yīng)用。同時(shí)，基于本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)一種用于具有計(jì)算能力的終端內(nèi)的控制裝置，該控制裝置可以以芯片的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)上述標(biāo)簽的匹配計(jì)算。
【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0017]通過(guò)閱讀參照以下附圖對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯:
[0018]圖1示出根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法的流程圖；
[0019]圖2示出根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法的流程圖；
[0020]圖3示出根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法中基于所述情景相似度函數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算的流程圖；
[0021]圖4示出根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法中的實(shí)況指數(shù)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)流程圖；
[0022]圖5示出根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制裝置的組成結(jié)構(gòu)示意圖；以及
[0023]圖6示出根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的，提供標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法的系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳灰鈭D。
【具體實(shí)施方式】
[0024]圖1示出根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法的流程圖。在本實(shí)施例中，通過(guò)圖1所示的控制方法，對(duì)一個(gè)標(biāo)簽與目標(biāo)數(shù)據(jù)的匹配度進(jìn)行計(jì)算，具體地，通過(guò)如下步驟實(shí)現(xiàn)該過(guò)程。[0025]首先，執(zhí)行步驟S210，獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)以及至少一個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于所述標(biāo)簽。本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，該獲取步驟可以在一個(gè)移動(dòng)終端中完成，也可以在后臺(tái)服務(wù)器(例如圖3所示設(shè)備91、92……9T)中完成。優(yōu)選地，通過(guò)后臺(tái)服務(wù)器獲取上述目標(biāo)數(shù)據(jù)以及標(biāo)簽數(shù)據(jù)并優(yōu)選地在后臺(tái)服務(wù)器中完成后續(xù)步驟。更為具體地，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)可以通過(guò)外部輸入獲取，而所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)則優(yōu)選地通過(guò)從移動(dòng)終端中獲取。例如，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在移動(dòng)終端中的特定區(qū)域，通過(guò)一個(gè)固定的函數(shù)接口可以獲取這些標(biāo)簽數(shù)據(jù)，或者通過(guò)讀取該存儲(chǔ)區(qū)域的數(shù)據(jù)可以獲得這些標(biāo)簽數(shù)據(jù)。在另一個(gè)變化例中，在所述移動(dòng)終端中安裝有與本控制方法對(duì)應(yīng)的客戶端程序，通過(guò)該客戶端程序，移動(dòng)終端用戶可以將各種標(biāo)簽數(shù)據(jù)輸入，或者可以將標(biāo)簽數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入所述客戶端內(nèi)，從而使得所述客戶端獲取這些標(biāo)簽數(shù)據(jù)，進(jìn)而可以通過(guò)該客戶端將所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)傳輸給所述后臺(tái)服務(wù)器，在此不予贅述。
[0026]然后，進(jìn)入步驟S211，基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定自然語(yǔ)言相似度指數(shù)。在獲取上述目標(biāo)數(shù)據(jù)后，優(yōu)選地通過(guò)各種算法確定自然語(yǔ)言相似度指數(shù)。具體地，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，可以通過(guò)多種算法計(jì)算所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)，例如下述的自然語(yǔ)言函數(shù)。
[0027]接下來(lái)，執(zhí)行步驟S212，基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定情景相似度指數(shù)。類(lèi)似地，在獲取了上述目標(biāo)數(shù)據(jù)后，優(yōu)選地計(jì)算情景相似度指數(shù)。同樣地本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，可以通過(guò)多種算法計(jì)算所述情景相似度指數(shù)，例如下述的情景相似度函數(shù)。
[0028]最后，進(jìn)入步驟S213，對(duì)所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)以及所述情景相似度指數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理，并獲得加權(quán)指數(shù)。本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，所述加權(quán)指數(shù)即為所述標(biāo)簽與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度指數(shù)。本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，可以通過(guò)多種方式進(jìn)行上述加權(quán)處理。優(yōu)選地，在本實(shí)施例中，上述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)以及所述情景相似度指數(shù)均被設(shè)置一個(gè)加權(quán)參數(shù)Rl、R2，且Rl+R2=l，即通過(guò)如下公式進(jìn)行加權(quán)計(jì)算:
[0029]S=Rl*自然語(yǔ)言相似度指數(shù)+R2*情景相似度指數(shù)。
[0030]其中，S即代表上述加權(quán)指數(shù)，即為所述標(biāo)簽與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度指數(shù)。
[0031]進(jìn)一步地，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，還可以通過(guò)其他方式進(jìn)行上述步驟S213的加權(quán)計(jì)算，例如還可以采用局部加權(quán)算法、移動(dòng)加權(quán)平均算法等算法進(jìn)行計(jì)算。
[0032]進(jìn)一步地，圖2示出根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法的流程圖。在圖1所示基礎(chǔ)上，圖2所示第二實(shí)施例采用了更為具體的實(shí)施方式實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的處理。具體地，在圖1基礎(chǔ)上，計(jì)算自然語(yǔ)言相似度指數(shù)以及計(jì)算情景相似度指數(shù)的步驟采用了不同的實(shí)施方式。具體地，通過(guò)步驟S221實(shí)現(xiàn)計(jì)算自然語(yǔ)言相似度指數(shù)的目的，即基于自然語(yǔ)言相似度函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)的相似度進(jìn)行計(jì)算，從而獲得所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)。其中，優(yōu)選地，所述步驟bl中的相似度值范圍優(yōu)選地在0~I之間。
[0033]更為具體地，所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)可以采用Fl進(jìn)行表示，即Fl (target，tag),其中，target表示目標(biāo)數(shù)據(jù)，tag表示標(biāo)簽數(shù)據(jù)。
[0034]Fl函數(shù)標(biāo)示基于自然語(yǔ)言架構(gòu)下的，上述目標(biāo)數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)直接的相似度，該相似度取值范圍在0~I之間。例如，
[0035]Fl (樂(lè)觀，積極)=0.95
[0036]Fl (苦，甜)=0.01[0037]Fl (幸福，安康)=0.5
[0038]Fl (富二代，有錢(qián))=0.98
[0039]更進(jìn)一步地，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，在本實(shí)施例中，通過(guò)兩種步驟確定上述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)。首先，在本實(shí)施例所應(yīng)用的系統(tǒng)中設(shè)置一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)各種數(shù)據(jù)，例如上述的“樂(lè)觀”、“積極”等詞匯，并對(duì)各種詞匯、各種詞匯之間的相似度進(jìn)行存儲(chǔ)，相應(yīng)地在步驟S220中獲取了目標(biāo)數(shù)據(jù)以及標(biāo)簽數(shù)據(jù)后，則在步驟S221中通過(guò)對(duì)上述數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)來(lái)獲得所述目標(biāo)數(shù)據(jù)與標(biāo)簽數(shù)據(jù)之間的相似度。本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，在不同的硬件設(shè)備中，所述用于存儲(chǔ)所述詞匯、相似度的設(shè)備會(huì)有所區(qū)別。例如當(dāng)采用圖5所示控制裝置7類(lèi)似的芯片運(yùn)行圖2所示步驟時(shí)，則優(yōu)選地所述詞匯、相似度等信息被存儲(chǔ)于一個(gè)Flash或RAM或類(lèi)似存儲(chǔ)設(shè)備中。而當(dāng)所述控制裝置7被設(shè)置為一個(gè)大型服務(wù)器中的一部分，則所述詞匯、相似度被存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，優(yōu)選地作為一個(gè)數(shù)據(jù)表來(lái)存儲(chǔ)，這并不影響本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容。
[0040]而進(jìn)一步地，還存在著一種可能性，即上述目標(biāo)數(shù)據(jù)以及標(biāo)簽數(shù)據(jù)無(wú)法在所述數(shù)據(jù)庫(kù)或其他存儲(chǔ)裝置被找到，則采用兩種不同技術(shù)方案對(duì)沒(méi)有被存儲(chǔ)的目標(biāo)數(shù)據(jù)以及標(biāo)簽數(shù)據(jù)的相似度予以計(jì)算。優(yōu)選地，在上述存儲(chǔ)裝置中尋找與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)或標(biāo)簽數(shù)據(jù)的近似詞匯，若找到近似詞匯，則基于所述近似詞匯做與上述操作同樣的步驟來(lái)計(jì)算所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)。若次優(yōu)地，查找不到上述目標(biāo)數(shù)據(jù)或標(biāo)簽數(shù)據(jù)的近似詞匯，則通過(guò)通訊接口發(fā)出查詢請(qǐng)求。該查詢請(qǐng)求可以被一個(gè)特定服務(wù)器處理，也可以以云計(jì)算的方式進(jìn)行處理，即通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行搜索、計(jì)算。
[0041]進(jìn)一步地，通過(guò)上述方式，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)的計(jì)算，在此不予贅述。
[0042]更進(jìn)一步地，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，在一個(gè)變化例中，可以通過(guò)其他算法實(shí)現(xiàn)上述計(jì)算自然語(yǔ)言相似度指數(shù)的過(guò)程。例如，針對(duì)Fl (target，tag)可以進(jìn)行自然語(yǔ)言比較，即按照如下步驟進(jìn)行:
[0043]1.對(duì)target、tag中所包含的每個(gè)字進(jìn)行比較，從而得出針對(duì)每個(gè)字的相似度，表示為kl ；
[0044]ii對(duì)target、tag中所包含的每個(gè)詞進(jìn)行比較,從而得出針對(duì)每個(gè)詞的相似度,表示為k2 ；
[0045]ii1.對(duì)target、tag中所包含的每個(gè)詞進(jìn)行相似比較,從而得出針對(duì)每個(gè)相似詞的相似度，表示為k3;
[0046]iv.根據(jù)K=tl*kl+t2*k2+t3*k3的方式計(jì)算相似度K，并將K作為所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)。
[0047]在上述計(jì)算步驟中，tl〈t3〈t2。且通過(guò)這樣的計(jì)算過(guò)程，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)自然語(yǔ)言相似度指數(shù)的精準(zhǔn)計(jì)算，在此不予贅述。
[0048]相應(yīng)地,本領(lǐng)域技術(shù)人員理解,在本實(shí)施例中，通對(duì)過(guò)步驟S222實(shí)現(xiàn)計(jì)算情景相似度指數(shù)，即基于情景相似度函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)以及時(shí)間參數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算，從而獲得所述情景相似度指數(shù)。
[0049]本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，可以采用如下函數(shù)來(lái)計(jì)算所述情景相似度指數(shù):F2 (target, tag, time)。類(lèi)似地,所述target表示目標(biāo)數(shù)據(jù)，tag表示標(biāo)簽數(shù)據(jù),所述time表示時(shí)間參數(shù)。
[0050]更進(jìn)一步地，在所述步驟S222的一個(gè)變化例中，所述步驟S222采用如下步驟實(shí)現(xiàn):基于情景相似度函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、時(shí)間參數(shù)以及地理信息參數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算，從而獲得所述情景相似度指數(shù)。本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，針對(duì)該變化例，也可以采用如下函數(shù)來(lái)計(jì)算所述情景相似度指數(shù):
[0051]F2 (target, tag, time, GPS),類(lèi)似地,所述target表示目標(biāo)數(shù)據(jù)，tag表示標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述time表示時(shí)間參數(shù),所述GPS表示地理信息參數(shù)。
[0052]基于上述F2函數(shù)，可以容易地計(jì)算所述情景相似度指數(shù)，例如:
[0053]F2( ‘牛排’，‘紅酒’，晚餐時(shí)間，上海餐廳)=0.85
[0054]F2( ‘毛峰’，‘豬肉’，12:00 ~13:00，黃山)=0.95
[0055]F2( ‘活魚(yú)’，‘紅燒醬’，午飯時(shí)間，閩南)=0.35
[0056]本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，通過(guò)上述情景相似度函數(shù)F2，可以確定在某個(gè)時(shí)間范圍、某個(gè)地點(diǎn)，target和tag之間的相似度值。進(jìn)一步地,可以確定所述相似度取值范圍在0~I之間，在此不予贅述。
[0057]進(jìn)一步地，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，可以通過(guò)圖3、圖4所示實(shí)施例實(shí)現(xiàn)基于所述情景相似度函數(shù)進(jìn)行情景相似度計(jì)算的過(guò)程，在此不予贅述。
`[0058]具體地，圖3示出根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法中基于所述情景相似度函數(shù)進(jìn)行情景相似度計(jì)算的流程圖。首先執(zhí)行步驟S231，基于挖掘函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)的進(jìn)行計(jì)算，并獲得挖掘指數(shù)；然后進(jìn)入步驟S232，基于實(shí)況指數(shù)函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、時(shí)間參數(shù)以及地理信息參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，并獲得實(shí)況指數(shù)；最后執(zhí)行步驟S234，將所述挖掘指數(shù)與所述實(shí)況指數(shù)相加，并將和作為所述情景相似度指數(shù)。
[0059]具體地，在上述步驟S231中，所述挖掘函數(shù)通過(guò)如下方式獲得。首先，針對(duì)所述客戶標(biāo)簽分兩種:手動(dòng)輸入，智能抽取。在第一種情況下，優(yōu)選地通過(guò)人工輸入所述客戶標(biāo)簽。第二種情況下，在可以通過(guò)很多種途徑獲得所述客戶標(biāo)簽。例如，通過(guò)客戶瀏覽商品，收集商品標(biāo)簽(P1，P2，P3，P4，……)。具體地，通過(guò)如下步驟實(shí)現(xiàn)所述挖掘函數(shù):
[0060]I)假定每個(gè)客戶則擁有0個(gè)標(biāo)簽01，02，03，04，……
[0061]2) N個(gè)客戶則擁有N*0個(gè)標(biāo)簽，對(duì)這些數(shù)組采取關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法；
[0062]3)算法的結(jié)果在不同的置信度和支持度的閥值可以得到不同的規(guī)則合集，在本實(shí)施例中暫定10組閥值，對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)度從0.1~1，階梯值為0.1。若兩個(gè)標(biāo)簽，在不同的閥值下面有不同的取值，閥值最高的取值為最終值。通過(guò)上述步驟，則可以實(shí)現(xiàn)所述挖掘函數(shù)，進(jìn)而可以確定所述挖掘指數(shù)。
[0063]進(jìn)一步地，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，所述確定客戶標(biāo)簽的方式還可以其他方式實(shí)現(xiàn)，例如可以通過(guò)客戶發(fā)起即時(shí)咨詢的內(nèi)容文本而抽取(Ql，Q2，Q3，Q4，……)。又例如，可以通過(guò)分析客戶最近一段時(shí)期的社交關(guān)鍵字(SI，S2，S3，S4，……)。
[0064]............[0065]進(jìn)一步地,本領(lǐng)域技術(shù)人員理解,在所述步驟S232中，通過(guò)如下公式計(jì)算所述實(shí)況指數(shù)，即:
[0066]Reality =[0067]Rl*Arrive (target, tag, time, GPS) +
[0068]R2*Hit (target, tag, time, GPS) +
[0069]R3*Query (target, tag, time, GPS)
[0070]Arrive，Hit，Query 三者的取值范圍在 0 ~I 之間，Rl+R2+R3=l。因此 Reality 取值范圍在0~I之間
[0071]其中，Arrive函數(shù)表示被推送標(biāo)簽到達(dá)率；所述Hit函數(shù)表示被推送標(biāo)簽被點(diǎn)擊率；所述Query函數(shù)表示所述被推送標(biāo)簽的互動(dòng)率，即針對(duì)該被推送標(biāo)簽，有哪些終端進(jìn)行了互動(dòng)操作。
[0072]具體地，通過(guò)如下實(shí)例可以更加清楚地知悉所述實(shí)況指數(shù)的計(jì)算過(guò)程:
[0073]I)假設(shè)客戶資源池有N個(gè)客戶；
[0074]2)首次推送標(biāo)簽，輸入目標(biāo)數(shù)據(jù)(keyl，key2，……)，進(jìn)而群發(fā)N客戶。假定每客
戶均擁有手動(dòng)定義的tag合集(tagl, tag2, tag3, tag4,......)，其中兩tag之間關(guān)聯(lián)度由
上述Fl函數(shù)進(jìn)行計(jì)算；
[0075]3)統(tǒng)計(jì)到達(dá)時(shí)間，用戶終端所在區(qū)域、被推送標(biāo)簽的到達(dá)率、被推送標(biāo)簽的被點(diǎn)擊率、以及被推送標(biāo)簽的互動(dòng)率；即，獲取到F2(keyl，tagni)的所有取值；
[0076]4)對(duì)此次推送涉及的所有的文本標(biāo)簽，通過(guò)使用基于密度聚類(lèi)算法，可以劃分出一些特定的標(biāo)簽簇；采用基于密度，而不是采用基于原型，基于圖的算法在于前者可以丟棄部分被識(shí)別為噪聲的點(diǎn)，自動(dòng)的劃分簇，算法復(fù)雜度在0(m2);再者需要多次迭代，數(shù)據(jù)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，因此采用可伸縮的CURE算法，用來(lái)解決運(yùn)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，存儲(chǔ)量大的問(wèn)題；
[0077]5)將同一簇的標(biāo)簽關(guān)聯(lián)度定義為1，從而基于上述規(guī)則可以計(jì)算所述實(shí)況指數(shù)。
[0078]在上述基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，所述步驟S234中，所述情景相似度指數(shù)可以通過(guò)如下公式獲得:
[0079]F2=挖掘指數(shù)+實(shí)況指數(shù)
[0080]挖掘函數(shù)(target,tag) + 實(shí)況函數(shù)(target, tag, time, GPS)
[0081]圖4示出根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法中的實(shí)況指數(shù)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)流程圖。圖4示出了圖3中步驟S232中計(jì)算所述實(shí)況指數(shù)的過(guò)程。具體地，在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，所述實(shí)況指數(shù)函數(shù)通過(guò)如下步驟實(shí)現(xiàn):
[0082]首先執(zhí)行步驟S240，基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、所述時(shí)間參數(shù)以及所述地理信息參數(shù)計(jì)算傳播到達(dá)指數(shù)；
[0083]然后進(jìn)入步驟S241，基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、所述時(shí)間參數(shù)以及所述地理信息參數(shù)計(jì)算傳播點(diǎn)擊指數(shù)；
[0084]然后執(zhí)行步驟S242，基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、所述時(shí)間參數(shù)以及所述地理信息參數(shù)計(jì)算傳播互動(dòng)指數(shù)；
[0085]最后進(jìn)入步驟S243，將上述傳播到達(dá)指數(shù)、傳播點(diǎn)擊指數(shù)、傳播互動(dòng)指數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，并將所述加權(quán)結(jié)果作為所述實(shí)況指數(shù)。
[0086]圖5示出根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的，標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制裝置的組成結(jié)構(gòu)示意圖。具體地，在本實(shí)施例中，所述標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制裝置7包括第一獲取裝置71、第一計(jì)算裝置72、第二計(jì)算裝置73、第三計(jì)算裝置74。其中，所述第一獲取裝置71用于獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)以及至少一個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于所述標(biāo)簽；所述第一計(jì)算裝置72用于基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算自然語(yǔ)言相似度指數(shù)；所述第二計(jì)算裝置73用于基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定情景相似度指數(shù)；所述第三計(jì)算裝置74用于對(duì)所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)以及所述情景相似度指數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，并獲得加權(quán)指數(shù)，其中所述加權(quán)指數(shù)即為所述標(biāo)簽與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度指數(shù)。
[0087]本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，通過(guò)上述四個(gè)裝置的配合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的處理。具體地，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，所述第一計(jì)算裝置72、第二計(jì)算裝置73可以并行地進(jìn)行計(jì)算，而不必要順行地進(jìn)行計(jì)算，這并不影響本發(fā)明的實(shí)質(zhì)內(nèi)容。
[0088]更進(jìn)一步地，在本實(shí)施例中，所述第一計(jì)算裝置72包括第四計(jì)算裝置721，其用于基于自然語(yǔ)言相似度函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)的相似度進(jìn)行計(jì)算，從而獲得所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)。
[0089]更進(jìn)一步地，在本實(shí)施例中，所述第二計(jì)算裝置73包括第五計(jì)算裝置731，其用于基于情景相似度函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、時(shí)間參數(shù)以及地理信息參數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算，從而獲得所述情景相似度指數(shù)。
[0090]更為具體地，上述第一獲取裝置71、第一計(jì)算裝置72、第二計(jì)算裝置73、第三計(jì)算裝置74的內(nèi)部流程可以參考上述圖1至圖4實(shí)施例指導(dǎo)本領(lǐng)域技術(shù)人員實(shí)現(xiàn)，在此不予贅述。
[0091]圖6示出根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的，提供標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配控制方法的系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫疽鈭D。本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，在本實(shí)施例中，通過(guò)后臺(tái)服務(wù)器91、92……9T與移動(dòng)終端51、52……5N進(jìn)行交互。在具體的應(yīng)用中，存在N個(gè)移動(dòng)終端，每個(gè)終端有M個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，且針對(duì)一個(gè)終端構(gòu)成一個(gè)標(biāo)簽集合，針對(duì)N個(gè)移動(dòng)終端構(gòu)成一個(gè)標(biāo)簽集合矩陣。在當(dāng)目標(biāo)數(shù)據(jù)確定后，通過(guò)上述圖1至圖4所示的步驟確定目標(biāo)數(shù)據(jù)與標(biāo)簽數(shù)據(jù)的相似度，并根據(jù)該相似度確定所述N個(gè)終端中與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)相適應(yīng)的終端。在確定所述終端后，則可以向這些終端推送所述被推送標(biāo)簽。
[0092]進(jìn)一步地，參考上述圖1至圖6，本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括多種類(lèi)型的信息，例如可以是關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)，優(yōu)選地以字符的形式存在，又例如可以是語(yǔ)音數(shù)據(jù)，優(yōu)選地以語(yǔ)音數(shù)據(jù)的方式存在；又例如可以是圖片數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、用于描述氣味的數(shù)據(jù)以及用于描述液體特征的數(shù)據(jù)中的任一種或任多種，這并不影響本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容。
[0093]以上對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了描述。需要理解的是，本發(fā)明并不局限于上述特定實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在權(quán)利要求的范圍內(nèi)做出各種變形或修改，這并不影響本發(fā)明的實(shí)質(zhì)內(nèi)容。
【權(quán)利要求】
1.一種標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的控制方法，用于對(duì)一個(gè)標(biāo)簽與目標(biāo)數(shù)據(jù)的匹配度進(jìn)行計(jì)算，包括如下步驟: a.獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)以及至少一個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于所述標(biāo)簽； b.基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定自然語(yǔ)言相似度指數(shù)； c.基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定情景相似度指數(shù)； d.對(duì)所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)以及所述情景相似度指數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理，并獲得加權(quán)指數(shù)，其中所述加權(quán)指數(shù)即為所述標(biāo)簽與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度指數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述步驟b包括如下步驟: bl.基于自然語(yǔ)言相似度函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)的相似度進(jìn)行計(jì)算，從而獲得所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述步驟bl中的相似度值范圍優(yōu)選地在O~I之間。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的控制方法，其特征在于，所述步驟c包括如下步驟: Cl.基于情景相似度函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)以及時(shí)間參數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算，從而獲得所述情景相似度指數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的控制方法，其特征在于，所述步驟c包括如下步驟: Cl'.基于情景相似度函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、時(shí)間參數(shù)以及地理信息參數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算，從而獲得所述情景相似度指數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的控制方法，其特征在于，所述基于所述情景相似度函數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算的步驟包括如下步驟: 1.基于挖掘函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)的進(jìn)行計(jì)算，并獲得挖掘指數(shù)； ii基于實(shí)況指數(shù)函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、時(shí)間參數(shù)以及地理信息參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，并獲得實(shí)況指數(shù)； ii1.將所述挖掘指數(shù)與所述實(shí)況指數(shù)相加，并將和作為所述情景相似度指數(shù)； 其中，優(yōu)選地，所述挖掘函數(shù)通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘Apriori算法實(shí)現(xiàn)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述實(shí)況指數(shù)函數(shù)包括如下步驟: 1.基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、所述時(shí)間參數(shù)以及所述地理信息參數(shù)計(jì)算傳播到達(dá)指數(shù)； I1.基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、所述時(shí)間參數(shù)以及所述地理信息參數(shù)計(jì)算傳播點(diǎn)擊指數(shù)； II1.基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、所述時(shí)間參數(shù)以及所述地理信息參數(shù)計(jì)算傳播互動(dòng)指數(shù)； IV.將上述傳播到達(dá)指數(shù)、傳播點(diǎn)擊指數(shù)、傳播互動(dòng)指數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，并將所述加權(quán)結(jié)果作為所述實(shí)況指數(shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的控制方法，其特征在于，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括如下數(shù)據(jù)中的任一種或任多種: -關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)；-語(yǔ)音數(shù)據(jù)； -圖片數(shù)據(jù)； -視頻數(shù)據(jù)； -用于描述氣味的數(shù)據(jù)；以及 -用于描述液體特征的數(shù)據(jù)。
9.一種在具有計(jì)算能力的終端內(nèi)處理標(biāo)簽自適應(yīng)精準(zhǔn)匹配的控制裝置，用于對(duì)一個(gè)標(biāo)簽與目標(biāo)數(shù)據(jù)的匹配度進(jìn)行計(jì)算，包括如下裝置: 第一獲取裝置，其用于獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)以及至少一個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于所述標(biāo)簽； 第一計(jì)算裝置，其用于基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算自然語(yǔ)言相似度指數(shù)； 第二計(jì)算裝置，其用于基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)確定情景相似度指數(shù)； 第三計(jì)算裝置，其用于對(duì)所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)以及所述情景相似度指數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，并獲得加權(quán)指數(shù)，其中所述加權(quán)指數(shù)即為所述標(biāo)簽與所述目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配度指數(shù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的控制裝置，其特征在于，所述第一計(jì)算裝置包括: 第四計(jì)算裝置，其用于基于自然語(yǔ)言相似度函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)的相似度進(jìn)行計(jì)算，從而獲得所述自然語(yǔ)言相似度指數(shù)。
11.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的控制裝置，其特征在于，所述第二計(jì)算裝置包括: 第五計(jì)算裝置，其用于基于情景相似度`函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)、所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)、時(shí)間參數(shù)以及地理信息參數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算，從而獲得所述情景相似度指數(shù)。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK103500219SQ201310476266
【公開(kāi)日】2014年1月8日 申請(qǐng)日期:2013年10月12日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月12日
【發(fā)明者】湯偉杰 申請(qǐng)人:翔傲信息科技(上海)有限公司