基于云計算的資源推薦方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明提供一種基于云計算的資源推薦方法及系統，屬于通信技術領域。本發明的基于云計算的資源推薦方法，包括：接收用戶所發送的資源分配請求信息；其中，所述資源分配請求信息包括：用戶位置信息、網點類別；根據預設算法，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權重，并進行排序；根據用戶位置信息，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶位置之間的距離權重，并進行排序；根據熱度權重和距離權重的排序，向用戶發送所推薦的網點信息。本發明可用于銀行推薦、餐廳推薦等。
【專利說明】
基于云計算的資源推薦方法及系統
技術領域
[0001] 本發明屬于通信技術領域，具體設及一種基于云計算的資源推薦方法及系統。
【背景技術】
[0002] 目前，銀行、餐館和醫院等公共場所需要進行排隊獲取可用資源，為了提高排隊效 率，在現有技術中為此提供了一種排隊系統。
[0003] 但是現有的排隊系統，在處理用戶發送的資源分配請求的時候，依據用戶發送請 求的時間先后順序排序。隨著移動終端的普及，用戶申請資源的時候，使用移動終端的幾率 越來越高，原有只考慮時間的算法，也即現有的排隊系統僅僅是按照用戶申請資源的先后 順序對用戶進行排序，而并沒有考慮到用戶與所請求的資源之間的距離等信息。具體的，如 果其中某些用戶發起請求資源的時間比較靠前，此時其排列順序也就是比較靠前，但是一 旦后面進行資源請求的用戶與該資源之間的距離較近，就很有可能出現后面的用戶先到達 資源所在地，但是由于排序在后，不能辦理業務，此時將會導致后面用戶需要等待較長時間 才能辦理相關業務，同時不合理的安排資源同樣是對資源的一種浪費，W及等待時間上的 浪費。

【發明內容】

[0004] 本發明所要解決的技術問題包括，針對現有的排隊系統存在的上述問題，提供一 種提供資源分配合理性的基于云計算的資源推薦方法及系統。
[0005] 解決本發明技術問題所采用的技術方案是一種基于云計算的資源推薦方法，包 括：
[0006] 接收用戶所發送的資源分配請求信息;其中，所述資源分配請求信息包括:用戶位 置信息、網點類別；
[0007] 根據預設算法，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權重，并進行排 序；
[0008] 根據用戶位置信息，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶位置 之間的距離權重，并進行排序；
[0009] 根據熱度權重和距離權重的排序，向用戶發送所推薦的網點信息。
[0010] 優選的是，所述根據預設算法，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度 權重，并進行排序的步驟包括：
[0011] 根據公式
計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權 重P[i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;xi代表實時記錄的用戶所發送的網點 類別下的各個網點被點擊的次數；
[0012] 根據所計算出的各個網點的熱度權重值的大小進行排序。
[0013] 優選的是，所述根據用戶位置信息，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的 位置到用戶位置之間的距離權重，并進行排序的步驟具體包括：
[0014] 所述根據用戶位置信息，分別計算出用戶位置到用戶所發送的網店類別下的各個 網點之間的距離；
[0015] 根據公式
計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到 用戶位置之間的距離權重d[i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;yi代表用戶位 置到用戶所發送的網店類別下的各個網點之間的距離；
[0016] 根據所計算出的各個網點的距離權重值大小進行排序。
[0017] 優選的是，所述根據熱度權重和距離權重的排序，向用戶發送所推薦的網點信息 的步驟具體包括：
[0018] 根據公式：s[i]=p[i]*Ai[i]+d[i]*A2[i]，計算出用戶所發送的網點類別下各個 網點綜合分數s[i];其中，代表網點編號;η為大于等于1的整數;p[i]代表用戶所發送的網 點類別下各個網點的熱度權重;d[i]代表用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶 位置之間的距離權重;Ai[i]代表熱度權重的調節權重;A2[i]代表距離權重的調節權重；
[0019] 根據所計算出的用戶所發送的網點類別下各個網點綜合分數高低進行網點的排 序，并向用戶進行網點的推薦。
[0020] 進一步優選的是，所述Ai[。和所述A2[i]均為手動調節或者為自動調節。
[0021] 解決本發明技術問題所采用的技術方案是一種基于云計算的資源推薦系統，包 括:接收單元，用于接收用戶所發送的資源分配請求信息；其中，所述資源分配請求信息包 括:用戶位置信息、網點類別；
[0022] 熱度權重計算單元，用于根據預設算法，計算出用戶所發送的網點類別下各個網 點的熱度權重，并進行排序；
[0023] 距離權重計算單元，用于根據用戶位置信息，計算出用戶所發送的網點類別下各 個網點的位置到用戶位置之間的距離權重，并進行排序；
[0024] 資源推送單元，用于根據熱度權重和距離權重的排序，向用戶發送所推薦的網點 信息。
[0025] 優選的是，所述熱度權重計算單元具體用于，
[00%]根據公式：
計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權 重P[i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;xi代表實時記錄的用戶所發送的網點 類別下的各個網點被點擊的次數；
[0027] 根據所計算出的各個網點的熱度權重值的大小進行排序。
[0028] 優選的是，所述距離權重計算單元具體用于，
[0029] 所述根據用戶位置信息，分別計算出用戶位置到用戶所發送的網店類別下的各個 網點之間的距離；
[0030] 根據公式：
計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到 用戶位置之間的距離權重d[i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;yi代表用戶位 置到用戶所發送的網店類別下的各個網點之間的距離；
[0031] 根據所計算出的各個網點的距離權重值大小進行排序。
[0032] 優選的是，所述資源推送單元具體用于，
[0033] 根據公式:s[i]=p[i]*Ai[i]+d[i]*A2[i]，計算出用戶所發送的網點類別下各個 網點綜合分數s[i];其中，代表網點編號;η為大于等于1的整數;p[i]代表用戶所發送的網 點類別下各個網點的熱度權重;d[i]代表用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶 位置之間的距離權重;Ai[i]代表熱度權重的調節權重;A2[i]代表距離權重的調節權重；
[0034] 根據所計算出的用戶所發送的網點類別下各個網點綜合分數高低進行網點的排 序，并向用戶進行網點的推薦。
[0035] 進一步優選的是，所述Ai[。和所述A2[i]均為手動調節或者為自動調節。
[0036] 本發明具有如下有益效果：
[0037] 所提供的基于云計算的資源推薦方法及系統，依據用戶所發送的資源分配請求信 息，計算出用戶與網點之間的距離權重和網點的熱度權重兩個因素，實現合理配需，為用戶 合理推薦相應的網點，從而提高資源分配的合理性。
【附圖說明】
[0038] 圖1為本發明的實施例1的基于云計算的資源推薦方法的流程圖；
[0039] 圖2為本發明的實施例2的基于云計算的資源推薦系統的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0040] 為使本領域技術人員更好地理解本發明的技術方案，下面結合附圖和具體實施方 式對本發明作進一步詳細描述。
[0041 ] 實施例1:
[0042] 結合圖1所示，本實施例提供一種基于云計算的資源推薦方法，該資源推薦方法的 實現是基于資源推薦系統，也即云管理平臺，與用戶移動終端之間可W通過無線網絡實現 信息交互。本實施例的資源推薦方法，具體包括如下步驟：
[0043] 步驟一、接收用戶所發送的資源分配請求信息；其中，所述資源分配請求信息包 括:用戶位置信息、網點類別。
[0044] 該步驟具體包括:云管理平臺中的數據接收單元接收用戶通過移動終端所發送的 資源分配請求信息；其中，資源分配請求信息中包含有用戶位置信息、網點類別，當然還可 W包括發送時間。同時，應當理解的是，在云管理平臺的存儲模塊中預先存儲有網點的位 置、各個網點的所屬的網點類別、網點被點擊次數。
[0045] 舉例，用戶當前位置為崇文口，想要去網點是工商銀行(工商銀行所述的網點類別 工商銀行類），此時用戶將通過移動終端將自己的當前位置信息和網點類別發送送給云管 理平臺，相應的云管理平臺接收到的信息則是網點類別：工商銀行類；用戶位置信息：崇文 π。在此需要說明的是，用戶位置信息可w是用戶手動輸入上傳至云管理平臺，也可w是移 動終端自身定位出當前位置信息自動發送給云管理平臺。
[0046] 步驟二、根據預設算法，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權重，并 進行排序。
[0047] 該步驟具體包括:首先，云管理平臺在初始化時會對云管理平臺的存儲模塊中各 個網點類別下的各個網點進行編號（或者說是打標簽），編號用i表示，1^1 ^n;n為大于等 于1的整數。同時，云管理平臺也會實時記錄更新存儲模塊中各個網點被點擊的次數。之后， 利用公式
計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權重P[i];其 中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;XI代表實時記錄的用戶所發送的網點類別下的 各個網點被點擊的次數。最后根據所計算出的各個網點的熱度權重值的大小進行排序。
[0048] 步驟Ξ、根據用戶位置信息，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到 用戶位置之間的距離權重，并進行排序。
[0049] 該步驟具體包括:首先，云管理平臺根據其存儲模塊中預先存儲的各個網點的位 置信息，W及所接收的用戶發送的用戶位置信息計算出用戶位置與其所發送的網點類別下 的各個網點之間的距離。之后，根據公式：
計算出用戶所發送的網點類別 下各個網點的位置到用戶位置之間的距離權重d[i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1 的整數;yi代表用戶位置到用戶所發送的網店類別下的各個網點之間的距離。最后根據所 計算出的各個網點的距離權重值的大小進行排序。
[0050] 其中，距離系數yi根據實際距離的大小，成階梯分布，具體信息如下：
[0化1] disi < 500m,yi = 1
[0054] 其中，disi為發送資源分配請求的移動終端與請求網點之間的實際距離。根據調 研，移動終端與請求網點之間的距離在500米W內，對于用戶來說距離不會成為參考因素， 也就是說請求網點距離用戶300米和距離用戶400米不會影響用戶的選擇，所W距離因數為 1。距離因數在500米到1000米之間下降的比在1000米W上下降的快，運是因為在500米到 1000米之間，用戶隨著距離的增加會減少對網點的選擇傾向。在1000米W上，用戶雖然也會 隨著距離的增加減少對網點的選擇傾向，但是不會像500米到1000米之間減少的那樣快。距 離因數整體上呈現遞減的趨勢，即yi(〇,500m]〉yi(500m, 1000m]〉yi( 1000m,+〇〇]。
[0055] 在此需要說明的是，上述步驟二和步驟Ξ的順序可W互換，也就是說在本實施例 中并不對步驟二和步驟Ξ的順序進行限定。
[0056] 步驟四、根據熱度權重和距離權重的排序，向用戶發送所推薦的網點信息。
[0057] 該步驟具體包括:云管理平臺根據步驟二和步驟Ξ中所計算出的用戶所發送的網 點類別下各個網點的熱度權重和距離權重的排序進行綜合打分，W向用戶推薦相應的網 點。具體的，根據公式:s[i]=p[i]*Ai[i]+d[i]*A2[i]，計算出用戶所發送的網點類別下各 個網點綜合分數S[i];其中，代表網點編號;η為大于等于1的整數;p[i]代表用戶所發送的 網點類別下各個網點的熱度權重;d[i]代表用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用 戶位置之間的距離權重;Ai[i]代表熱度權重的調節權重;A2[i]代表距離權重的調節權重； 之后根據所計算出的用戶所發送的網點類別下各個網點綜合分數高低進行網點的排序，并 向用戶進行網點的推薦。
[0058] 其中，上述的Ai[i]和A2[i]均為手動調節或者為自動調節，例如說，如果用戶看重 的是網點距離，想選擇離自己近的網點，此時則可W將A2[i]調節的大一些，如果用戶看重 的網點的受歡迎程度，則可W將Ai[i]調節的大一些，可W根據個人需求具體限定。
[0059] 綜上所述，本實施例中所提供的基于云計算的資源推薦方法，依據用戶所發送的 資源分配請求信息，計算出用戶與網點之間的距離權重和網點的熱度權重兩個因素，實現 合理配需，為用戶合理推薦相應的網點，從而提高資源分配的合理性。
[0060] 實施例2:
[0061] 如圖2所示，本實施例提供一種基于云計算的資源推薦系統，其可采用實施例1中 的資源推薦方法向用戶推薦相應的資源信息。本實施例的資源推薦系統包括:接收單元、熱 度權重計算單元、距離權重計算單元、資源推送單元。
[0062] 其中，接收單元用于接收用戶所發送的資源分配請求信息;其中，所述資源分配請 求信息包括:用戶位置信息、網點類別。
[0063] 具體的，云管理平臺中的數據接收單元接收用戶通過移動終端所發送的資源分配 請求信息；其中，資源分配請求信息中包含有用戶位置信息、網點類別，當然還可W包括發 送時間。同時，應當理解的是，在云管理平臺的存儲模塊中預先存儲有網點的位置、各個網 點的所屬的網點類別、網點被點擊次數。
[0064] 其中，熱度權重計算單元用于根據預設算法，計算出用戶所發送的網點類別下各 個網點的熱度權重，并進行排序。
[0065] 具體的，熱度權重計算單元具體用于在初始化時會對云管理平臺的存儲模塊中各 個網點類別下的各個網點進行編號（或者說是打標簽），編號用i表示，1^1 ^n;n為大于等 于1的整數。同時，云管理平臺也會實時記錄更新存儲模塊中各個網點被點擊的次數。之后， 利用公式
計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權重P[i];其 中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;XI代表實時記錄的用戶所發送的網點類別下的 各個網點被點擊的次數。最后根據所計算出的各個網點的熱度權重值的大小進行排序。
[0066] 其中，距離權重計算單元用于根據用戶位置信息，計算出用戶所發送的網點類別 下各個網點的位置到用戶位置之間的距離權重，并進行排序。
[0067] 具體的，距離權重計算單元，首先根據其存儲模塊中預先存儲的各個網點的位置 信息，W及所接收的用戶發送的用戶位置信息計算出用戶位置與其所發送的網點類別下的 各個網點之間的距離。之后，根據公式
計算出用戶所發送的網點類別下 各個網點的位置到用戶位置之間的距離權重d[i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1的 整數;yi代表用戶位置到用戶所發送的網店類別下的各個網點之間的距離。最后根據所計 算出的各個網點的距離權重值的大小進行排序。
[0068]其中，距離系數yi根據實際距離的大小，成階梯分布，具體信息如下：
[0072] 其中，disi為發送資源分配請求的移動終端與請求網點之間的實際距離。根據調 研，移動終端與請求網點之間的距離在500米W內，對于用戶來說距離不會成為參考因素， 也就是說請求網點距離用戶300米和距離用戶400米不會影響用戶的選擇，所W距離因數為 1。距離因數在500米到1000米之間下降的比在1000米W上下降的快，運是因為在500米到 1000米之間，用戶隨著距離的增加會減少對網點的選擇傾向。在1000米W上，用戶雖然也會 隨著距離的增加減少對網點的選擇傾向，但是不會像500米到1000米之間減少的那樣快。距 離因數整體上呈現遞減的趨勢，即yi(〇,500m]〉yi(500m, 1000m]〉yi( 1000m,+〇〇]。
[0073] 其中，資源推送單元，用于根據熱度權重計算單元所計算出的熱度權重和距離權 重計算單元所計算出的距離權重的排序，向用戶發送所推薦的網點信息。
[0074] 具體的，資源推送單元根據所計算出的用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度 權重和距離權重的排序進行綜合打分，W向用戶推薦相應的網點。具體的，根據公式:s[i] = p[i]*Ai[i]+d[i]*A2[i]，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點綜合分數s[i];其中， 代表網點編號;η為大于等于1的整數;p[i]代表用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度 權重;d[i]代表用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶位置之間的距離權重;Ai
[i]代表熱度權重的調節權重;A2[i]代表距離權重的調節權重;之后根據所計算出的用戶 所發送的網點類別下各個網點綜合分數高低進行網點的排序，并向用戶進行網點的推薦。
[0075] 其中，上述的Ai[i]和A2[i]均為手動調節或者為自動調節，例如說，如果用戶看重 的是網點距離，想選擇離自己近的網點，此時則可W將A2[i]調節的大一些，如果用戶看重 的網點的受歡迎程度，則可W將Ai[i]調節的大一些，可W根據個人需求具體限定。
[0076] 綜上所述，本實施例中所提供的基于云計算的資源推薦系統，依據用戶所發送的 資源分配請求信息，計算出用戶與網點之間的距離權重和網點的熱度權重兩個因素，實現 合理配需，為用戶合理推薦相應的網點，從而提高資源分配的合理性。
[0077] 可W理解的是，W上實施方式僅僅是為了說明本發明的原理而采用的示例性實施 方式，然而本發明并不局限于此。對于本領域內的普通技術人員而言，在不脫離本發明的精 神和實質的情況下，可W做出各種變型和改進，運些變型和改進也視為本發明的保護范圍。
【主權項】
1. 一種基于云計算的資源推薦方法，其特征在于，包括： 接收用戶所發送的資源分配請求信息;其中，所述資源分配請求信息包括:用戶位置信 息、網點類別； 根據預設算法，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權重，并進行排序； 根據用戶位置信息，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶位置之間 的距離權重，并進行排序； 根據熱度權重和距離權重的排序，向用戶發送所推薦的網點信息。2. 根據權利要求1所述的基于云計算的資源推薦方法，其特征在于，所述根據預設算 法，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權重，并進行排序的步驟包括： 根據公式：計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權重p [i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;xA表實時記錄的用戶所發送的網點類 別下的各個網點被點擊的次數； 根據所計算出的各個網點的熱度權重值的大小進行排序。3. 根據權利要求1所述的基于云計算的資源推薦方法，其特征在于，所述根據用戶位置 信息，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶位置之間的距離權重，并進 行排序的步驟具體包括： 所述根據用戶位置信息，分別計算出用戶位置到用戶所發送的網店類別下的各個網點 之間的距離； 根據公式\ 十算出用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶 位置之間的距離權重d[i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;71代表用戶位置到 用戶所發送的網店類別下的各個網點之間的距離； 根據所計算出的各個網點的距離權重值大小進行排序。4. 根據權利要求1所述的基于云計算的資源推薦方法，其特征在于，所述根據熱度權重 和距離權重的排序，向用戶發送所推薦的網點信息的步驟具體包括： 根據公式：8[1]=?[幻*^[1]+(1[1]*如[1]，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點 綜合分數s[i];其中，代表網點編號;η為大于等于1的整數;p[i]代表用戶所發送的網點類 別下各個網點的熱度權重;d[i]代表用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶位置 之間的距離權重;Ai [ i ]代表熱度權重的調節權重;A2 [ i ]代表距離權重的調節權重； 根據所計算出的用戶所發送的網點類別下各個網點綜合分數高低進行網點的排序，并 向用戶進行網點的推薦。5. 根據權利要求4所述的基于云計算的資源推薦方法，其特征在于，所述Μ [ i ]和所述A2 [i ]均為手動調節或者為自動調節。6. -種基于云計算的資源推薦系統，其特征在于，包括： 接收單元，用于接收用戶所發送的資源分配請求信息;其中，所述資源分配請求信息包 括:用戶位置信息、網點類別； 熱度權重計算單元，用于根據預設算法，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點的 熱度權重，并進行排序； 距離權重計算單元，用于根據用戶位置信息，計算出用戶所發送的網點類別下各個網 點的位置到用戶位置之間的距離權重，并進行排序； 資源推送單元，用于根據熱度權重和距離權重的排序，向用戶發送所推薦的網點信息。7. 根據權利要求6所述的基于云計算的資源推薦系統，其特征在于，所述熱度權重計算 單元具體用于， 根據公式^\ 十算出用戶所發送的網點類別下各個網點的熱度權重p [i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;xA表實時記錄的用戶所發送的網點類 別下的各個網點被點擊的次數； 根據所計算出的各個網點的熱度權重值的大小進行排序。8. 根據權利要求6所述的基于云計算的資源推薦系統，其特征在于，所述距離權重計算 單元具體用于，所述根據用戶位置信息，分別計算出用戶位置到用戶所發送的網店類別下的各個網點 之間的距離； 根據公式 \ 十算出用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶 位置之間的距離權重d[i];其中，i代表網點編號;η為大于等于1的整數;71代表用戶位置到 用戶所發送的網店類別下的各個網點之間的距離； 根據所計算出的各個網點的距離權重值大小進行排序。9. 根據權利要求6所述的基于云計算的資源推薦系統，其特征在于，所述資源推送單元 具體用于， 根據公式：8[1]=?[幻*^[1]+(1[1]*如[1]，計算出用戶所發送的網點類別下各個網點 綜合分數s[i];其中，代表網點編號;η為大于等于1的整數;p[i]代表用戶所發送的網點類 別下各個網點的熱度權重;d[i]代表用戶所發送的網點類別下各個網點的位置到用戶位置 之間的距離權重;Ai [ i ]代表熱度權重的調節權重;A2 [ i ]代表距離權重的調節權重； 根據所計算出的用戶所發送的網點類別下各個網點綜合分數高低進行網點的排序，并 向用戶進行網點的推薦。10. 根據權利要求9所述的基于云計算的資源推薦系統，其特征在于，所述Adi]和所述 A2[i]均為手動調節或者為自動調節。
【文檔編號】H04L12/58GK105871707SQ201610438614
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年6月17日
【發明人】郭玉華, 王志軍, 徐雷
【申請人】中國聯合網絡通信集團有限公司