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摘要：本发明涉及数据资源推荐，具体涉及一种基于热度分析的数据资源智能推荐系统，包括服务器，服务器通过数据资源获取模块获取数据资源，服务器通过实时热度计算模块计算数据资源实时热度，并通过预测热度估计模块基于数据资源实时热度利用资源预测热度评估模型对数据资源预测热度进行估计，服务器通过资源热度计算模块基于数据资源实时热度、数据资源预测热度计算数据资源热度值，服务器通过数据资源存储模块对数据资源及对应数据资源热度值进行存储，并利用资源热度排序模块基于数据资源热度值对存储的数据资源进行排序，构建资源热度表；本发明提供的技术方案能够有效克服不能精准分析统计资源热度，数据资源推荐内容单一、缺乏针对性的缺陷。

主权项：1.一种基于热度分析的数据资源智能推荐系统，其特征在于：包括服务器，所述服务器通过数据资源获取模块获取数据资源，所述服务器通过实时热度计算模块计算数据资源实时热度，并通过预测热度估计模块基于数据资源实时热度利用资源预测热度评估模型对数据资源预测热度进行估计，所述服务器通过资源热度计算模块基于数据资源实时热度、数据资源预测热度计算数据资源热度值，所述服务器通过数据资源存储模块对数据资源及对应数据资源热度值进行存储，并利用资源热度排序模块基于数据资源热度值对存储的数据资源进行排序，构建资源热度表；所述服务器通过用户访问特征分析模块基于用户访问信息分析得到访问特征向量，并通过目标资源确定模块基于各用户的访问特征向量在资源热度表中确定目标用户的目标资源，所述服务器通过目标资源特征分析模块分析得到目标资源特征向量，并通过兴趣资源聚类模块基于目标资源特征向量对各目标资源进行聚类得到兴趣资源集，所述服务器通过扩展向量生成模块生成关于兴趣资源集的扩展向量，并利用扩展资源关联模块基于扩展向量关联外部数据资源得到扩展资源集，所述服务器通过扩展资源推荐模块向目标用户推荐扩展资源集；所述实时热度计算模块通过下式计算数据资源实时热度： 其中，H1为数据资源实时热度，N1为数据资源数量，N2为数据资源关联用户行为数据数量，ω1、ω2分别代表数据资源数量、用户行为数据数量的权重，T’为当前时间，T0为数据资源最早发布时间，k＞0；还包括热度信息获取模块，所述热度信息获取模块用于获取包括数据资源数量、数据资源关联的用户行为数据数量，以及数据资源的最早发布时间在内的热度信息；所述预测热度估计模块将数据资源实时热度H1输入资源预测热度评估模型，并将资源预测热度评估模型的输出结果作为数据资源预测热度H2；其中，所述资源预测热度评估模型采用深度神经网络DNN，并利用数据资源实时热度-数据资源预测热度训练集进行模型训练；所述资源热度计算模块分别对数据资源实时热度H1、数据资源预测热度H2设定权重参数，并基于设定的权重参数对数据资源实时热度H1、数据资源预测热度H2进行加权计算，得到数据资源热度值H。

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