一种基于多维度数据的智能匹配方法及系统与流程

本发明涉及智能匹配，具体地说，涉及一种基于多维度数据的智能匹配方法及系统。

背景技术：

1、随着互联网、物联网技术的发展，每天产生的数据量呈指数级增长，这些数据涵盖了用户行为、社会关系、产品特性等多个维度。如何从海量、多源、异构的数据中挖掘有价值的信息，实现精准匹配，成为企业和研究者共同面临的挑战。在激烈的市场竞争环境中，精准匹配能力成为企业竞争力的关键。无论是电商平台的商品推荐、社交平台的好友推荐、还是人才市场的职位匹配，高效准确的匹配系统都能帮助企业吸引和保留用户，提升运营效率和盈利能力。现有技术中，不区分各特征对匹配结果贡献的大小，给予所有特征同等的权重或处理方式，忽略了某些特征可能对匹配结果有着决定性影响，而其他特征则相对次要甚至无关紧要的事实，因此，我们提供一种基于多维度数据的智能匹配方法及系统显得尤为关键。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多维度数据的智能匹配方法及系统，以解决上述背景技术中提出的不区分各特征对匹配结果贡献的大小，给予所有特征同等的权重或处理方式的问题。

2、为实现上述目的，本发明目的在于提供了一种基于多维度数据的智能匹配方法，包括以下步骤：

3、s1：确定匹配目标并根据目标收集相关数据，对收集到的数据进行预处理和数据清洗；

4、s2：引入嵌入向量和特征融合提取和构建特征，识别已收集数据的关键维度，根据业务为每个维度分配权重；

5、s3：通过数据增光和合成数据增加数据多样性，增加收集数据中训练集的样本；

6、s4：根据每个维度的权重，同时结合图网络、注意力机制以及迁移学习生成混合匹配模型；

7、s5：根据业务需求，实现实时匹配，根据新数据和用户反馈，动态调整匹配策略和模型参数。

8、作为本技术方案的进一步改进，所述s2的具体步骤如下：

9、s21：将相关数据分别转化为嵌入向量；

10、s22：通过特征融合技术合并每个数据的嵌入向量；

11、s23：基于历史匹配成功的案例以及专家知识识别出影响匹效果的关键维度；

12、s24：通过历史数据为关键维度分配权重。

13、作为本技术方案的进一步改进，所述s21的计算步骤如下：

14、首先通过词嵌入和位置嵌入生成初始表示：

15、

16、其中，xi为第i词的输入；wi为第i个词；为第i个词的嵌入矩阵；ppos(i)为第i个词的位置嵌入矩阵；

17、q＝xwq

18、k＝xwk

19、v＝xwv

20、其中，x为输入序列的嵌入表示矩阵；q为查询矩阵；k为键矩阵；v为值矩阵；wq、wk和wv分别为q、k和v的权重矩阵；

21、

22、其中，z为自注意力的输出；dk为键的维度；kt为键矩阵的转置。

23、作为本技术方案的进一步改进，所述s22的表达式为：

24、similarityqi＝qtzi

25、其中，qi为第i个嵌入向量的查询向量；similarityqi为查询向量与内积向量之间的相似度；qt为查询向量q的转置；zi为第i个嵌入向量的输出；

26、

27、其中，αi为第i个嵌入向量的权重；n为嵌入向量的个数；j＝1，2，..，n；

28、

29、其中，efusion为最终的融合向量。

30、作为本技术方案的进一步改进，所述s23中，识别出影响匹配效果的关键维度基于修改查询向量q成为专家知识和历史成功案例的特征加权向量，引导模型识别出哪些特征是匹配中的关键因素。

31、作为本技术方案的进一步改进，所述s4的具体步骤如下：

32、s41：基于匹配任务的需求以及每个关键维度的权重，构建表示实体间关系的图；

33、s42：基于图网络对图进行多层传播，每层通过注意力机制来强调重要节点或边；

34、s43：在最终层，融合所有节点的特征表示，通过对齐函数和比较函数计算匹配分数；

35、s44：如果匹配分数适用，利用预训练的图网络模型初始化参数，然后在特定任务数据上进行微调。

36、作为本技术方案的进一步改进，所述s41的具体步骤如下：

37、s411：将实体作为图中的节点，如果实体与实体之间存在关系和相似性，则在两个实体之间建立边；

38、s412：在建立两个实体的边时，融入维度权重；

39、s413：基于特征和权重，生成每个节点的特征向量。

40、作为本技术方案的进一步改进，所述s42的计算步骤如下：

41、图中的任意两个节点i和j，在第l层计算它们之间的注意力系数

42、

43、其中，为节点i和节点j在第l层的未归一化注意力分数；为第l层注意力权重向量的转置；w(l)为第l层的权重矩阵；为节点i在l层的特征向量；||为向量拼接操作；为节点j在l层的特征向量；

44、

45、其中，为经过归一化后节点i和节点j在第l层的注意力系数；ni为节点i的邻居节点集合；

46、在图神经网络的每一轮迭代l中，节点vi的特征向量的更新可以表示为：

47、

48、其中，为在第l+1层节点i的特征向量；σ为非线性激活函数；n(i)为节点i所有的邻居节点；di为节点i的度数；dj为节点j的度数；ωij为；w(l)为第l层的权重矩阵；为节点j在第l层的特征向量；b(l)为第l层的偏置向量。

49、作为本技术方案的进一步改进，所述s43的计算步骤如下：

50、图特征聚合：

51、

52、其中，hg为所有节点在最终层l的特征向量聚合为的单一图的特征；n为图中节点的总数；为节点i在最终层l的特征向量；l为最终层；

53、定义对齐函数：

54、a(hg，hg′)＝β·(hg·hg′)

55、其中，hg′为另一个图的特征；β为缩放因子；a为对齐函数；

56、定义比较函数：

57、c(a(hg，hg′))＝σ(a(hg，hg′))

58、其中，σ为激活函数；c为比较函数；得到最终的匹配分数：

59、

60、其中，score为匹配分数；f为特征向量的维度。

61、另一方面，本发明提供了一种基于多维度数据的智能匹配系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序实现上述任意一项所述的基于多维度数据的智能匹配方法。

62、与现有技术相比，本发明的有益效果：

63、1、该虚拟电厂系统的优化配置与灵活性提升方法及系统中，通过引入嵌入向量和特征融合技术，能够有效提取数据中的关键特征，并根据业务逻辑为不同维度分配权重，这样可以更精准地反映各因素对匹配结果的影响程度，提高匹配的准确性和个性化程度。

64、2、该虚拟电厂系统的优化配置与灵活性提升方法及系统中，结合图网络、注意力机制和迁移学习构建的混合匹配模型，不仅能够捕捉数据间的复杂关系和依赖，还能通过注意力机制聚焦关键信息，同时利用迁移学习从其他领域或任务中借鉴知识，提升模型在新场景或数据稀疏情况下的表现。