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域坐标轴交叉式价值观量化方法技术

技术编号:19746713 阅读:61 留言:0更新日期:2018-12-12 04:59
域坐标轴交叉式价值观量化方法,属于互联网信息大数据处理分析、数据挖掘领域,通过动态量化个人/群体的价值观、鉴赏力,实现人对事物提出趋于合理的认知、鉴赏、评价结果,目的解决远离真实或不真实的鉴赏、评价行为,并挖掘个人/群体的特殊真实的价值观体现。步骤:1、根据业务获取所需的周期数据;2、按照周期时间和算法作用时间,区分增量、存量数据;3、按照量化算法由增量数据对存量数据更新出个人/群体的价值观量化结果;4、按照步骤3更新的个人/群体的价值观量化值,依据量化算法,更新事物的价值量化结果;5、持续性的推进周期量化。主要用于个人/群体、事物的价值量化,商业经营、推广,以及口碑、品牌的建立等。

【技术实现步骤摘要】
域坐标轴交叉式价值观量化方法
本专利技术的方法属于互联网信息大数据处理分析、数据挖掘领域,实现对个人/群体的价值观、事物的价值的不断的、动态的、逼真的量化。
技术介绍
定性事物的能力是价值观,或者描述为评鉴能力、眼光、认知度,其绑定对象为事物的价值,价值观决定了价值;而相反,由于事物的存在有其固有属性,以及生物/人类的主观认识,事物存在固有的且上下波动的定性价值,且形成了:多数的主观认识(即多数的价值观)决定了事物的固有价值,反过来影响和决定了后续少数新生的主观认识(即后续新生的少数价值观)。在不断的影响和更新过程中,新建立的少数价值观相互影响、结合、集合,更新着多数的价值观,即整体价值观,而最终决定了事物的固有价值和人类价值观的发展方向。
技术实现思路
基于价值观对价值的衡量方法,如果仅仅是单纯且自由的主观个性评论和定性,都会遵从价值的真实体现和价值观的认知程度。但是比如在购物方面,涉及到非主观自由的利益性、权威性等的外部影响的评价、打分等鉴赏操作,特别是基于简单的数据记录和参考系统,就很难形成高信誉度的认知体系和参考体系,即传统简单的数据记录方案在价值观、价值体现方面特别容易失真。为了能够在附加有非主观自由的利益性、权威性等的外部因素影响下,提高比如在购物方面的个人/群体对外输出价值观能力体现的最终输出结果,提供高信誉度的价值观、价值的认知体系和参考体系,而有了专利技术-域坐标轴交叉式价值观量化方法,其方法如下:步骤1)、根据业务强度设计,收集获取一个周期事件所需的数据,包含个人/群体对事物的主观定性行为和打分数据、个人/群体的本身量化值和等级、事物已知的数据;步骤2)、按照周期的时间和算法作用时间,区分数据为增量数据、存量数据;步骤3)、按照量化方法的算法,增量数据对存量数据中的个人/群体的价值观量化值进行充值或扣除,并在价值观量化处理结束后,更新个人/群体的等级;步骤4)、按照步骤3更新后的个人/群体的价值观量化值,依据量化方法的算法,更新事物的价值量化值,并在价值量化处理结束后,更新事物的价值体现能力;步骤5)、持续性的周期性的重复前4个步骤,持续性的更新个人/群体的价值观、事物的价值量化值和量化体现。方法的特征解释为:域–方法涉及的数据由事物类型或者地域而模块化;坐标轴–方法涉及的个人/群体的打分情况和分值数据,从所用数据的增量数据对存量数据的计算影响效果来看,价值观、价值的量化数据集合体现,就相当于坐标轴横轴,把当前时间点记为原点。趋向坐标轴正方向的未来的价值观、价值的量化,受到每个周期增量数据的影响,但和已知的个人/群体产生的数据相关;趋向坐标轴负方向的已知、计算所得的价值观、价值的量化,由当前增量数据对存量数据的作用决定。另外,随着时间推进,周期性更新,正方向未知的价值观、价值的量化会变为已知的决定性数据,从而持续、动态的量化个人/群体的价值观,和事物的价值;交叉式-坐标轴纵轴表示不同的域,即不同的事物类型或者地域的个人/群体价值观之间有基于算法的相互作用。在以上说明的步骤1、2、3、4中数据具体包含:人对事物打分的事物的种类(记为n)、人/群体的量值所体现的等级(新数据记为y,旧数据记为x)、事物价格(P)、人对事物的打分情况和分值(z)、事物价值量值、个人/群体的价值量值(Za);这些数据是基于用户的个人/群体对于事物的交互、买卖中的评价打分产生。一次打分的分值包含了个人/群体对事物的一次价值观输出,并且每次交互、买卖只能有1次打分机会,多次交互、买卖就有多次。每次打分分值存在正负数的情况,比如分值设定为-9、-5、-1、0、1、5、9的5个级别,一个分值代表了一次定性的对事物的喜恶程度,且分值参与运算,对存量的旧打分数据产生量化值的充值或扣除效果。新打分分值和旧打分分值,同为正分或同为负分进行充值,分值不同为正或负则进行扣除。充值和扣除的量化数和新打分的分值、旧打分的分值、新打分个人/群体的等级、旧打分个人/群体的等级、价格有关,使用一系列算法实现。在每个周期处理完毕用户个人/群体的价值观量化后,再更新用户个人/群体的ID等级。(注释:不是所有的历史数据都会参与更新处理,要根据业务能力设定一定时间的数据为有效参与算法的数据)系统周期首先进行用户个人/群体的价值观量化处理,完毕后进行事物的价值量化处理。事物的价值量化和每个用户个人/群体的打分、个人/群体的等级、打分的参与者数量有关。事物的量化体现与个人/群体的量化体现不同,人物的体现为等级制,事物的体现为“1减去差优比值”,即事物的“逼真度”,也即这个逼真度的值越接近1,这个事物的价值越真实。概括以上数据处理方式,大致分为三个阶段:1、采集数据并拆分数据;2、用户数据的价值观量化;3、事物数据的价值量化。而系统根据这样的算法进行持续的周期运作,不停的采集周期内产生的新数据作为更新价值观、价值的新材料,能够持续的、动态的、波动的体现价值观与价值,且展示的结果更加具备参考性,提高系统数据的信誉度。而这在电商、信誉、评鉴方面会得到更好的参考价值和利用价值。附图说明图1是本专利技术-域坐标轴交叉式价值观量化方法的实例性实施数据流简介图;图2是本专利技术-域坐标轴交叉式价值观量化方法的实例性数据更新流简介图。具体实施方式步骤1)、根据业务强度设计,收集获取一个周期事件所需的数据,包含个人/群体对事物的主观定性行为和打分数据、个人/群体的本身量化值和等级、事物已知的数据,即以上
技术实现思路
中标记的n、y、x、P、z、Za;数据是基于用户的个人/群体对于事物的交互、买卖中的评价打分产生。一次打分的分值包含了个人/群体对事物的一次价值观输出,并且每次交互、买卖只能有1次打分机会,后续的交互、买卖也可以得到打分分值,如果不打分则没有分值相当于按照0分处理。每次打分分值存在正负数的情况,分值设定为-9、-5、-1、0、1、5、9的5个级别,分值代表了一次定性的对事物的喜恶程度,且分值参与运算;步骤2)、按照周期的时间和算法作用时间,区分数据为增量数据、存量数据;步骤3)、按照量化方法的算法,增量数据对存量数据中的个人/群体的价值观量化值进行充值或扣除,并在价值观量化处理结束后,更新个人/群体的等级;增量数据对存量数据的旧打分数据产生量化值的充值或扣除效果。新打分分值和旧打分分值,同为正分或同为负分进行充值,分值不同为正或负则进行扣除。充值和扣除的量化数和新打分的分值、旧打分的分值、新打分个人/群体的等级、旧打分个人/群体的等级、价格有关,使用一系列算法实现。在每个周期处理过用户个人/群体的价值观量化后,再更新用户个人/群体的ID等级。;步骤4)、按照步骤3更新后的个人/群体的价值观量化值,依据量化方法的算法,更新事物的价值量化值,并在价值量化处理结束后,更新事物的价值体现能力。事物的价值量化和每个用户个人/群体的打分、个人/群体的等级、打分的参与者数量有关。事物的量化体现与个人/群体的量化体现不同,人物的体现为等级制,事物的体现为“1减去差优比值”,即事物的“逼真度”,也即这个逼真度的值越接近1,这个事物的价值越真实;步骤5)、持续性的周期性的重复前4个步骤,持续性的更新个人/群体的价值观、事物的价值量化值和量化体现。概括以上数据处理方式,大致分为三个阶段:本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.域坐标轴交叉式价值观量化方法,其特征在于,包括:步骤1)、根据业务强度设计,收集获取一个周期事件所需的数据,包含个人/群体对事物的主观定性行为和打分数据、个人/群体的本身量化值和等级、事物已知的数据;步骤2)、按照周期的时间和算法作用时间,区分数据为增量数据、存量数据;步骤3)、按照量化方法的算法,增量数据对存量数据中的个人/群体的价值观量化值进行充值或扣除,并在价值观量化处理结束后,更新个人/群体的等级;步骤4)、按照步骤3更新后的个人/群体的价值观量化值,依据量化方法的算法,更新事物的价值量化值,并在价值量化处理结束后,更新事物的价值体现能力;步骤5)、持续性的周期性的重复前4个步骤,持续性的更新个人/群体的价值观、事物的价值量化值和量化体现。

【技术特征摘要】
1.域坐标轴交叉式价值观量化方法,其特征在于,包括:步骤1)、根据业务强度设计,收集获取一个周期事件所需的数据,包含个人/群体对事物的主观定性行为和打分数据、个人/群体的本身量化值和等级、事物已知的数据;步骤2)、按照周期的时间和算法作用时间,区分数据为增量数据、存量数据;步骤3)、按照量化方法的算法,增量数据对存量数据中的个人/群体的价值观量化值进行充值或扣除,并在价值观量化处理结束后,更新个人/群体的等级;步骤4)、按照步骤3更新后的个人/群体的价值观量化值,依据量化方法的算法,更新事物的价值量化值,并在价值量化处理结束后,更新事物的价值体现能力;步骤5)、持续性的周期性的重复前4个步骤,持续性的更新个人/群体的价值观、事物的价值量化值和量化体现。2.根据权利要求1所述的域坐标轴交叉式价值观量化方法,其特征在于:域–方法涉及的数据由事物类型或者地域而模块化。3.根据权利要求1所述的域坐标轴交叉式价值观量化方法,其特征在于:坐标轴–方法涉及的个人/群体的打分情况和分值数据,从所用数据的增量数据对存量数据的计算影响效果来看,价值观、价值的量化数据集合于体现,就相当于坐标轴横轴,把当前时间点记为原点。趋向坐标轴正方向的未来的价值观、价值的量化,受到每个周期增量数据的影响,...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈戈
申请(专利权)人:陈戈
类型:发明
国别省市:广东,44

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