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        基于優(yōu)化模糊遺傳算法的地理信息個性化推送方法

        2015-03-29 02:33:14邵改革盧小平杜耀剛李國清
        測繪工程 2015年7期
        關(guān)鍵詞:權(quán)值適應(yīng)度文檔

        邵改革,盧小平,杜耀剛,李國清

        (1.河南理工大學(xué) 礦山空間信息技術(shù)國家測繪地理信息局重點實驗室,河南 焦作454003;2.河南北斗空間科技有限公司,河南 鄭州450003;3.河南省遙感測繪院,河南 鄭州450003)

        隨著“數(shù)字城市”成果的廣泛應(yīng)用及“智慧城市”建設(shè)的啟動,物聯(lián)網(wǎng)和云計算等技術(shù)正在迅速發(fā)展,人們生產(chǎn)生活以及各類傳感網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)已從TB級增長到PB級,進(jìn)入到了智慧城市的“大數(shù)據(jù)時代”[1-2]。因此,如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息、提高信息的應(yīng)用價值,成為當(dāng)前亟待解決的技術(shù)難題。

        目前,LBS技術(shù)能夠讓用戶在附近位置根據(jù)興趣點進(jìn)行搜索,但仍沒有達(dá)到智慧城市的設(shè)想,地理信息應(yīng)該實現(xiàn)更加智能化、人性化的服務(wù)。面對龐大的地理空間信息,通過智能計算快速檢索和處理,并挖掘其中有用的信息為公眾服務(wù),以達(dá)到在合適的時間、關(guān)注的地點,將正確的信息推送給需要的人個性化服務(wù)。本文通過運用遺傳算法的最優(yōu)搜索特征,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊分類,建立用戶的動態(tài)模型,并對用戶的下一步行為進(jìn)行預(yù)測,將動態(tài)模型過濾后的各類地理空間信息推送給用戶,免去用戶自行搜索的煩惱。

        1 關(guān)鍵技術(shù)

        1.1 模糊遺傳算法

        遺傳算法是一種模擬遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程計算模型,通過自然選擇、遺傳、變異等作用機(jī)制,形成全局最優(yōu)化算法[3]。在遺傳算子進(jìn)行選擇、交叉和變異的作用下,原來具有低階、短定義距和平均適應(yīng)度高于整個種群平均適應(yīng)度的模式在子代繁衍中得到指數(shù)級增長[4]。一個模式Hi在選擇階段,各模式按照其適應(yīng)度在種群適應(yīng)度中所占的比例m進(jìn)行復(fù)制,若Hi的適應(yīng)度較大,其復(fù)制概率越高,反之則容易丟失。經(jīng)過選擇后,Hi理論上應(yīng)有m×f(Hi)/favg個樣本。交叉操作與Hi所定義的距離Di相關(guān),Di越大,Hi產(chǎn)生交叉的概率就越高。遺傳算法從問題解的子集開始搜索,并同時對空間中的多個解進(jìn)行評估,從建立的模型中實現(xiàn)全局擇優(yōu)[5]。

        地理空間數(shù)據(jù)不僅具有空間性、時間性、復(fù)雜性等特點,還包括空間的不確定性,以及人的思想、行為活動等,也存在一定的不確定性,這可以利用模糊集理論引入多準(zhǔn)則決策來解決實際建模中的不確定性問題[6]。模糊集可根據(jù)自組織、自適應(yīng)特點,采用模糊模型控制諸如時變、非線性、不確定等復(fù)雜關(guān)系,不斷完善非線性系統(tǒng)的建模與控制[7-8]。通過對用戶進(jìn)行分析,建立不同的評價指標(biāo),然后對指標(biāo)值進(jìn)行模糊化,最后加權(quán)平均反模糊化,可得用戶的權(quán)重輸出:

        式中:wi為規(guī)則權(quán)重;αi(x)為輸入值x的模糊度;Vi為集合的容積;ci為集合權(quán)重。每個權(quán)值計算過程中,可以通過隨機(jī)梯度下降方法調(diào)整權(quán)重,改善模糊系統(tǒng)中的不確定性規(guī)則。隱含層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了多層網(wǎng)絡(luò)中隱含單元連接權(quán)值的學(xué)習(xí)問題,其方法是不斷調(diào)整權(quán)值使得整個網(wǎng)絡(luò)的總誤差最小。假設(shè)輸入的節(jié)點、隱含節(jié)點和輸出節(jié)點分別為Ik,Mk和Ok,wij為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點權(quán)值,則輸入層和隱含層的關(guān)系表示為

        隱含層到輸出層的權(quán)值矩陣為W,則W的計算方法:

        1.2 改進(jìn)的模糊遺傳算法

        遺傳算法雖然可以求解全局最優(yōu),但收斂速率與局部最優(yōu)形成矛盾,導(dǎo)致因顧及收斂速率而陷入局部最優(yōu) 通過對變異算子進(jìn)行改進(jìn) 增加遺傳算法收斂全局最優(yōu)的概率,可快速找到全局最優(yōu)解。改進(jìn)后變異概率Pm自適應(yīng)變化為

        式中:Pmax是最大的變異概率,f為變異個體的適應(yīng)度,fmax是種群最大的適應(yīng)度,favg為適應(yīng)度的平均值,k為自然環(huán)境的擾動。當(dāng)試驗個體的適應(yīng)度大于整個種群的適應(yīng)度時,該個體的適應(yīng)性就越強(qiáng),其發(fā)生變異的概率就越??;反之,則適應(yīng)性就較弱,而且為增加種群的多樣性,其突變的概率也越大。改進(jìn)后的遺傳算法可使局部搜索能力顯著增強(qiáng),達(dá)到全局收斂,提高效率。

        本文提出一種基于改進(jìn)的遺傳算法、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成算法,即充分結(jié)合遺傳算法的全局搜索最優(yōu)性、模糊理論處理非線性關(guān)系時的優(yōu)勢及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力等優(yōu)點。假設(shè)待處理數(shù)據(jù)為Y,其每條記錄包含n個自變量和1個因變量,其中自變量與因變量呈非線性關(guān)系。利用模糊集合的模糊函數(shù)處理自變量和因變量的映射關(guān)系,建立一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,網(wǎng)絡(luò)輸入的節(jié)點數(shù)為n,輸出層的節(jié)點數(shù)為1,隱含層根據(jù)樣本容量而定;然后以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值構(gòu)建權(quán)值網(wǎng)絡(luò),并利用改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值模型,將遺傳算法和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型整合在一起。優(yōu)化后的模糊遺傳算法流程如圖1所示,其中G是當(dāng)代數(shù),M為每代種群中最大個體數(shù)。

        2 信息個性化推送服務(wù)的實現(xiàn)

        2.1 推送流程

        運用模糊遺傳算法建立針對每個用戶的動態(tài)模型,根據(jù)用戶的興趣、行為習(xí)慣和社會需求等進(jìn)行地理信息個性推送服務(wù)。

        1)充分收集用戶個人的興趣信息,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)建立動態(tài)模型,根據(jù)用戶的行為趨勢不斷進(jìn)行修正,從而建立預(yù)測模型。

        2)將過濾后的地理空間信息根據(jù)用戶位置進(jìn)行推送,從而實現(xiàn)了推送個性化信息。

        3)用戶對接受到的推送信息評價后自動反饋到動態(tài)模型,可對預(yù)測模型進(jìn)行不斷修正和完善,如圖2所示。

        2.2 搜索匹配

        圖1 優(yōu)化后的模糊遺傳算法流程

        圖2 信息推送流程

        當(dāng)用戶使用關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索時,可自動記錄用戶的檢索和查詢情況,通過分析用戶的查詢結(jié)果來獲取用戶的使用信息 采用向量模型匹配關(guān)鍵詞的方法可提高索引詞的選擇和語義提取,關(guān)鍵詞在文檔中的權(quán)重定義為

        其中:fwi為關(guān)鍵詞w在文檔中的出現(xiàn)概率;N,nw為信息庫中文檔個數(shù)和包含關(guān)鍵詞的文檔個數(shù);wi是文檔中所有關(guān)鍵詞的個數(shù)。如果一個詞條在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)越多,其權(quán)重就越大;若一個詞條在不同的文檔中出現(xiàn)的次數(shù)越多,則其對于文檔庫中文檔的區(qū)分能力就越差,即詞條的權(quán)重受到lg(N/nw)的制約。

        根據(jù)用戶使用關(guān)鍵詞檢索情況對用戶進(jìn)行分類,這就需要判定用戶查詢與結(jié)果記錄詞條的相關(guān)性,可通過相似度函數(shù)進(jìn)行計算,即顧忌文本的長度和查詢字符串的長度,具體表達(dá)式為

        式中:qi為q的第i個詞條的權(quán)重;wi為q的第i個詞條在文檔d中的權(quán)重;|d|和|q|分別表示文檔和查詢字符串的長度。

        2.3 推送模型

        在用戶所處位置P點范圍R內(nèi),搜索所有符合條件的信息,通過動態(tài)模型進(jìn)行篩選,并按照預(yù)測模型推送給用戶個性化服務(wù)信息,這些信息可劃分為吃、住、游、購、娛和美共六類。根據(jù)用戶的興趣和類型進(jìn)行區(qū)分后,可將不同類別的信息推送給相應(yīng)的用戶,從而提高了信息推送的質(zhì)量。每條信息選取距離、類別、價格、時效和好評共五項指標(biāo),各個因子的權(quán)重可根據(jù)經(jīng)驗賦予不同的權(quán)重,如表1所示。

        表1 權(quán)重分配

        表1中,距離采用反距離權(quán)法,即wd=k/R;價格由用戶的使用記錄生成,按照t分布函數(shù)求出置信度為90%的置信區(qū)間,將其作為用戶價格的參數(shù)。為保證推送信息的實效性,采用反時間差法計算時間。

        用戶查詢和瀏覽信息過程中,可通過對用戶的喜好和行為趨勢進(jìn)行模擬,運用模糊遺傳算法不斷完善動態(tài)模型,從而實現(xiàn)對用戶行為的預(yù)測。實驗中 選取了六類用戶進(jìn)行模擬實驗 通過模糊神經(jīng)調(diào)整用戶的類別權(quán)值,結(jié)果如表2所示。

        表2 用戶類型模型

        2.4 推送策略

        對用戶周圍信息進(jìn)行過濾和篩選后推送地理信息個性化服務(wù),雖然提高了推送信息的準(zhǔn)確性,但在實際操作過程中會出現(xiàn)符合條件的信息不足(不能完全匹配用戶特征)等問題。信息推送決策樹可根據(jù)信息推送流程及篩選條件,在信息不足時加以補(bǔ)充,即推送其它相關(guān)信息內(nèi)容。決策樹按照二叉樹結(jié)構(gòu)設(shè)計,并采用后序遍歷方法(左右根)遍歷整個二叉樹。如果訪問到右子樹即一旦出現(xiàn)信息不足,則停止遍歷,完成對用戶信息的推送。

        2.5 結(jié)果評價

        本文建立的模型可利用反饋機(jī)制來評價推送給用戶信息的質(zhì)量,即用戶對接收到的推送信息的評價自動反饋到后臺服務(wù)器,據(jù)此修正用戶動態(tài)模型。推送信息的預(yù)測率是指推送信息與用戶模型的相關(guān)性程度,而信息的召回率是指被用戶確認(rèn)為無用信息在總體中所占的比率。主動推送度是對推送信息的有用度和無用度的綜合評價,該指標(biāo)反映了信息推送主動可用性的程度。實驗中,根據(jù)精度和性能兩個評價指標(biāo)對六類用戶的反饋結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計,并選擇召回率和有用度進(jìn)行評定,結(jié)果如表3所示。

        表3 推送質(zhì)量評價 %

        為評估該算法優(yōu)化前后對用戶模型的影響,本文選取預(yù)測率和推送度作為評價指標(biāo),并將優(yōu)化前后結(jié)果進(jìn)行對比分析,結(jié)果如圖3所示。由圖3可知,優(yōu)化后的個性化信息推送提高了信息的針對性和應(yīng)用價值,為用戶的決策提供了可靠的參考依據(jù)。

        圖3 優(yōu)化前后對比

        3 結(jié)束語

        本文綜合利用模糊理論、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,并對這些算法進(jìn)行改進(jìn),建立針對每個用戶的動態(tài)模型,可根據(jù)用戶位置、個人行為和興趣、社會需求等檢索條件,主動向用戶推送地理信息,實現(xiàn)對用戶的個性化信息推送服務(wù)。地理信息的個性化服務(wù)能夠滿足用戶對信息的需求,通過對用戶的個性、習(xí)慣等進(jìn)行分析,可向用戶主動推送個性化信息,從而提供高質(zhì)量的地理信息服務(wù)[9]。為提高地理信息個性推送服務(wù)的質(zhì)量,還需要綜合利用更多的智能算法,不斷完善用戶動態(tài)模型,增加信息之間的關(guān)聯(lián)性,以提高信息推送的準(zhǔn)確度和信息服務(wù)的質(zhì)量。

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