基于情景感知的危化品信息智能推荐方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于情景感知的危化品信息智能推荐方法和系统，属于智能推荐领域。所述方法包括：获取当前情景数据；对当前情景数据进行识别处理，得到情景数据的四元组数据对象；对情景数据的四元组数据对象的不同情景特征与查询信息进行融合抽象，得到抽象后的情景数据；利用训练好的卷积神经网络模型对抽象后的情景数据进行特征提取识别，输出危化品信息推荐结果。所述系统应用该方法。针对危化品公共信息资源服务的特点，利用了深度学习的卷积神经网络算法，实现了基于情景感知的危化品信息智能推荐，提高了推荐信息的精准度，节省了用户检索服务时间。卷积神经网络的特征提取能力更是避免了“冷启动”难题。难题。难题。

【技术实现步骤摘要】
基于情景感知的危化品信息智能推荐方法和系统


[0001]本专利技术涉及智能推荐
，具体地涉及一种基于情景感知的危化品信息智能推荐方法和一种基于情景感知的危化品智能推荐系统，利用深度学习的卷积神经网络对情景信息特征提取，实现危化品公共资源信息服务的智能推荐。

技术介绍

[0002]近年来，危化品事故频发，特别是重特大事故的发生，使人们对危化品事故动态、事故预警、应急处置、安全作业等相关信息的需求度与关注度越来越高。但是，对危化品相关信息的检索还处于基础的主动搜索阶段，我国的应急管理研究还处于初级阶段，应急管理信息化建设仍一直处于相对滞后的状态。如何快速有效的挖掘出有价值的信息，实现危化品信息的智能推荐是现阶段亟待解决的问题。
[0003]情景感知推荐系统，具有“普适计算”和“个性化”两种优势，相比传统的推荐系统，情景因素的引入，提高了推荐精确度和智能化水平。基于协同过滤的情景感知推荐系统因流程清晰，易于实现的优点被广泛使用于电子商务、移动商务应用、信息搜索、在线旅游、音乐、电影推荐等行业。
[0004]目前智能推荐系统在危化品行业的应用比较少，正因如此，现有的数据信息没有发挥应有的作用。针对危化品的信息特点，需要一个能自动根据不同情景推荐不同内容的智能系统。协同过滤的情景感知推荐系统基本满足这个要求，也在其他行业应用广泛，但存在冷启动问题、稀疏性问题、多维数据难挖掘、模型训练难这些问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施方式的目的是提供一种基于情景感知的危化品信息智能推荐方法和系统，系统应用该方法，针对危化品公共信息资源服务的特点，利用了深度学习的卷积神经网络算法，实现了基于情景感知的危化品信息智能推荐，提高了推荐信息的精准度，节省了用户检索服务时间。卷积神经网络可以处理多维数据，卷积层之间的稀疏连接及权重系数共享，可以减少网络的参数总量，降低网络复杂性。卷积神经网络的特征提取能力更是避免了“冷启动”难题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，所述方法包括：
[0007]情景生成：获取当前情景数据，所述当前情景数据包括原始情景信息和高级情景信息；
[0008]所述原始情景信息至少包括：地理位置信息、时间信息、光亮度信息、声音信息以及空气成分信息；
[0009]所述高级情景信息至少包括：用户人口学信息、用户搜索记录、用户浏览记录、用户当前活动信息以及过去使用习惯。
[0010]情景处理与识别：对当前情景数据进行识别处理，得到情景数据的四元组数据对
象，包括：
[0011]对当前情景数据进行清洗；
[0012]对清洗后的情景数据进行组合、归并，生成包括计算情景、用户情景、物理情景、时间情景、社会情景等多个维度的深层情景信息；
[0013]将所述深层情景信息输入到危化品公共信息资源服务平台进行过滤和筛选，得到情景数据的四元组数据对象。
[0014]情景抽象：对情景数据的四元组数据对象的不同情景特征与查询信息进行融合抽象，得到抽象后的情景数据。通过融合、聚合等情景抽象操作，找到情景之间的关联，获取外部交互特征的情景信息。
[0015]情景解释：利用训练好的卷积神经网络模型对抽象后的情景数据进行特征提取识别，输出危化品信息推荐结果。利用卷积神经网络模型强大的特征提取能力，获取隐藏在相关情景特征后面的语义，为危化品信息智能推荐提供有力的情景依据。
[0016]本方法获取人和设备环境等情景信息，并让计算机给出相应的反应，满足危化品公共信息资源服务的情景适应性、计算机反应性、情景与反应的响应性、应位性、情景敏感性和环境导向性的需求。
[0017]可选的，所述方法还包括：
[0018]情景存储：将当前情景数据以及抽象后的情景数据存储至同一服务器。当前情景数据和抽象后的情景数据同时存储便于后续检索使用，在存储时可以采用不同的数据结构来存储情景数据，如表、对象、树等等。
[0019]可选的，所述原始情景信息通过访问客户端内置或外接的感应装置获取，例如计算机或手机内置定位模块、时钟、话筒等以及外接摄像头、话筒等；所述高级情景信息通过危化品公共信息资源服务平台收集获取。直接通过感应装置获取的原始情景信息，信息实时性强，根据这些情景信息推荐的信息更符合用户的需求。
[0020]可选的，所述原始情景信息通过情景搜索从危化品公共信息资源服务平台搜索获取；所述高级情景信息通过危化品公共信息资源服务平台收集获取。当用户无法通过感应装置来获取需要的情景数据，或者感应装置获取的情景数据与自身实际需求不相符，不能通过感应装置获取的情景数据来得到需要的危化品公共信息服务时，使用情景搜索来搜索需要的某一情景的危化品公共服务，以便于浏览。
[0021]可选的，所述原始情景信息通过情景选择从危化品公共信息资源服务平台选择获取；所述高级情景信息通过危化品公共信息资源服务平台收集获取。如果用户只关心某一分类的危化品公共信息服务，可以使用情景选择，利用危化品公共信息资源服务平台的过滤器功能，用匹配条件来选择需要的情景，实现危化品公共信息资源服务信息的个性化定制。
[0022]具体的，所述将深层情景信息输入到危化品公共信息资源服务平台进行过滤和筛选，包括：
[0023]1)区分深层情景信息中的情景是单种情景还是多种情景，得到区分结果；若是多种情景，则进一步区分所述多种情景是关联情景还是非关联情景，得到区分结果；
[0024]2)区分所述深层情景信息中的情景是过滤过的情景还是未过滤的情景，得到区分结果；
[0025]3)区分所述深层情景信息中的情景是解释过的情景还是未解释过的情景，得到区分结果；
[0026]4)根据危化品信息与情景的关联关系数据、查询信息以及步骤1)-3)中的区分结果过滤与查询信息不关联的情景信息，得到与查询信息相关联的情景信息；
[0027]5)将与查询信息相关联的情景信息转换为情景数据的四元组数据对象。所述四元组数据对象为包括时间、空间、事故、环境的四元组数据对象，每个对象用标识符进行唯一命名，从而使用特征、值和时间来表述。在本专利技术中，危化品公共信息资源服务平台内预置有危化品信息与情景的关联关系数据，该关联关系数据将危化品信息与会影响该危化品信息的情景信息关联起来。在查询时，查询信息体现了用户想要获取的危化品信息，根据这个危化品信息可以从危化品信息-情景关联关系数据中得到关联情景，在过滤时将当前情景信息中的关联情景筛选保留下来，转换为情景数据的四元组数据对象，便于后续卷积神经网络模型进行数据计算。
[0028]具体的，所述卷积神经网络模型的训练过程包括如下步骤：
[0029]建立危化品服务信息查询用户数据集，采集危化品服务信息查询用户不同情景下的历史行为数据，包括用户的注册信息、查询时间、地点、环境、化学品、事故等级、事故类型、法律、法规、浏览时长、收藏等数据，组成数据集；
[0030]对危化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括：情景生成：获取当前情景数据；情景处理与识别：对当前情景数据进行识别处理，得到情景数据的四元组数据对象；情景抽象：对情景数据的四元组数据对象的不同情景特征与查询信息进行融合抽象，得到抽象后的情景数据；情景解释：利用训练好的卷积神经网络模型对抽象后的情景数据进行特征提取识别，输出危化品信息推荐结果。2.根据权利要求1所述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：情景存储：将当前情景数据以及抽象后的情景数据存储至同一服务器。3.根据权利要求1所述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述当前情景数据包括原始情景信息和高级情景信息；所述原始情景信息至少包括：地理位置信息、时间信息、光亮度信息、声音信息以及空气成分信息；所述高级情景信息至少包括：用户人口学信息、用户搜索记录、用户浏览记录、用户当前活动信息以及过去使用习惯。4.根据权利要求3所述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述原始情景信息通过访问客户端内置或外接的感应装置获取；所述高级情景信息通过危化品公共信息资源服务平台收集获取。5.根据权利要求3所述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述原始情景信息通过情景搜索从危化品公共信息资源服务平台搜索获取；所述高级情景信息通过危化品公共信息资源服务平台收集获取。6.根据权利要求3所述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述原始情景信息通过情景选择从危化品公共信息资源服务平台选择获取；所述高级情景信息通过危化品公共信息资源服务平台收集获取。7.根据权利要求1所述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述对当前情景数据进行识别处理，得到情景数据的四元组数据对象，包括：对当前情景数据进行清洗；对清洗后的情景数据进行组合、归并，生成多个维度的深层情景信息；将所述深层情景信息输入到危化品公共信息资源服务平台进行过滤和筛选，得到情景数据的四元组数据对象。8.根据权利要求7所述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述将深层情景信息输入到危化品公共信息资源服务平台进行过滤和筛选，包括：1)区分所述深层情景信息中的情景是单种情景还是多种情景，得到区分结果；若是多种情景，则进一步区分所述多种情景是关联情景还是非关联情景，得到区分结果；2)区分所述深层情景信息中的情景是过滤过的情景还是未过滤的情景，得到区分结果；3)区分深层情景信息中的情景是解释过的情景还是未解释过的情景，得到区分结果；4)根据危化品信息与情景的关联关系数据、查询信息以及步骤1)-3)中的区分结果过
滤与查询信息不关联的情景信息，得到与查询信息相关联的情景信息；5)将与查询信息相关联的情景信息转换为情景数据的四元组数据对象。9.根据权利要求8所述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述四元组数据对象为包括时间、空间、事故、环境的四元组数据对象。10.根据权利要求1所述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型的训练过程包括如下步骤：建立危化品服务信息查...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯孝波，孙万付，纪建锋，赵灿，张婷，张日鹏，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院，
类型：发明
国别省市：