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申请/专利权人：广东电网有限责任公司培训与评价中心

摘要：本发明公开了一种基于SOM和周期权重的资源快速精准检索方法，根据每个用户的基本信息和历史浏览记录提取用户特征并获得特征集；采用SOM算法对所有用户的特征集进行聚类获得聚类集群，并对每个聚类集群中的所有用户历史浏览记录进行统计形成关联资源推荐库‑提取用户所在的聚类集群，然后从用户输入的信息中提取特征并与用户特征集进行匹配‑基于周期权重的用户特征集更新。克服了现有技术中对用户历史浏览资源时间有效性考虑不足的缺陷，提高了检索精确度、缩短了检索时间，很好地解决了用户历史检索资源对当前检索的影响问题。

主权项：1.一种基于SOM和周期权重的资源快速精准检索方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1用户聚类根据每个用户的基本信息和历史浏览记录提取用户特征并获得特征集；采用SOM算法对所有用户的特征集进行聚类获得聚类集群，并对每个聚类集群中的所有用户历史浏览记录进行统计形成关联资源推荐库；步骤2资源推荐提取用户所在的聚类集群，然后从用户输入的信息中提取特征并与用户特征集进行匹配；若匹配成功，则从关联资源推荐库进行资源推荐；若匹配不成功或关联资源推荐库没有符合用户要求的资源，则从平台总资源库进行检索并推荐；步骤3基于周期权重的用户特征集更新；基于周期权重的用户特征集更新具体更新过程为：确定有效历史时间跨度t，然后将有效历史时间跨度t由近及远均匀划分为n个权重周期T，有效时间跨度t与权重周期的关系可表示为t＝[T1,T2,L,Tj,L,Tn]1式中，Tj为有效历史时间跨度t内的第j个权重周期；同一权重周期内的历史浏览资源取相同周期权重值，根据周期权重函数分别计算每个权重周期的权重值并取权重值向量得到n个权重周期T的权重值向量y＝[y1,y2,L,yj,L,yn]；其中，周期权重函数为：w＝ke-bt2式中，k、b为常数；任一用户k第j个权重周期权重值ykj的归一化为 于是，任一用户k的第i个特征值可表示为 式中，xki为用户k的第i个特征值，i＝1,2,L,m；wkj为用户k第j个权重周期的归一化权重值，j＝1,2,L,n；Nji为用户k第j个权重周期中第i个特征出现的次数；根据式5判断用户特征集是否更新 式中，xkij为用户k第i个特征第j个周期的特征值；xkij+1为用户k第i个特征第j+1个周期的特征值；Xit为第i个特征在有效历史时间跨度t内的设定阈值，当用户的特征值发生改变且满足式5时，则对用户特征集重新聚类更新；反之，维持原有聚类结果，不对用户特征集进行更新。

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百度查询： 广东电网有限责任公司培训与评价中心 基于SOM和周期权重的资源快速精准检索方法