【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能大數據處理，特別是一種基于數據碰撞算法的用戶智能匹配方法及其系統。
技術介紹
1、數據碰撞算法（collision?detection?algorithms）：這些算法主要用于檢測比賽中的碰撞，例如用戶與環境或其他對象之間的碰撞。在智能匹配中，可以利用這些算法來檢測用戶之間的潛在匹配關系。
2、數據挖掘和機器學習：用于分析和理解用戶的行為模式和偏好。通過數據挖掘技術，比賽開發者可以從用戶的比賽歷史、互動和喜好中提取有價值的信息，以便更精確地進行匹配。
3、實時數據處理和分析：為了支持實時匹配和反饋，比賽通常需要處理大量的實時數據。
技術介紹
可能涉及到實時數據流處理系統和大數據分析平臺。
4、算法優化和性能調整：為了確保匹配的效率和準確性，需要進行算法優化和性能調整。這包括選擇合適的數據結構、算法和計算資源配置，以及針對大規模并發處理的優化。
5、個性化和動態調整：根據用戶的反饋和變化的比賽環境，智能匹配系統可能需要動態調整參數和策略。這可能涉及到基于實時數據的動態調整算法或者基于機器學習的個性化匹配模型。
6、自然語言處理（natural?language?processing,?nlp）技術用于分析和理解用戶的文本數據，如聊天記錄和評論。nlp可以提取用戶的情感、興趣和行為特征，為匹配系統提供更多維度的數據支持。
7、數據隱私與安全（data?privacy?and?security）技術保障用戶數據的安全和隱私。用戶匹配系統需要處理大
技術實現思路
1、基于數據碰撞算法的用戶智能匹配方法的創造性目的主要包括以下幾個方面：
2、1.?提升匹配精度和效率
3、創造性目的：通過利用數據碰撞算法，能夠在大規模、多維度數據中快速找到匹配點。與傳統匹配算法相比，數據碰撞算法能更高效地處理復雜的數據集，顯著提升匹配的精度和效率。
4、2.?實現多維度綜合匹配
5、創造性目的：將用戶的多維度特征（如地理位置、行為模式、偏好等）進行綜合考慮和編碼，生成一個綜合評分。這種多維度匹配方法能夠提供更加全面和準確的匹配結果，克服了傳統單一維度匹配算法的局限性。
6、3.?動態調整與實時響應
7、創造性目的：引入動態調整機制，根據實時數據的變化，調整匹配算法的參數和權重。這種機制使得匹配算法能夠實時響應用戶需求和環境變化，提供更加靈活和自適應的匹配服務。
8、4.?應對高并發需求
9、創造性目的：設計高效的匹配算法，能夠在高并發環境下保持快速響應能力。通過數據碰撞算法的高效計算和快速比較，解決了傳統匹配算法在高并發情況下的性能瓶頸問題。
10、5.?數據隱私與安全保護
11、創造性目的：在匹配過程中，采用加密和匿名化技術保護用戶數據隱私。確保用戶數據在傳輸和處理過程中不被泄露或濫用，提高用戶對匹配系統的信任度。
12、6.?擴展性與可移植性
13、創造性目的：設計一個具有良好擴展性和可移植性的匹配算法，能夠根據不同應用場景和需求進行調整和優化。無論是在農業、大數據、政務還是其他領域，都能靈活應用該匹配方法，提供個性化和定制化的匹配服務。
14、7.?支持多樣化應用場景
15、創造性目的：通過數據碰撞算法的應用，解決不同領域中的匹配問題，實現廣泛的應用場景覆蓋。從農業中的農產品供需匹配到大數據中的數據推薦，從政務服務匹配到風險管理與預測，數據碰撞算法都能提供有效的解決方案。基于數據碰撞算法的用戶智能匹配方法的創造性目的在于通過高效、多維度、動態調整和安全保護的匹配技術，提升匹配的精度和效率，滿足高并發需求，并支持多樣化的應用場景。通過這些創新性目的，該方法能夠在各個領域中提供更智能、更靈活的匹配服務，推動行業的智能化和信息化發展。
16、解決上述技術問題采用如下技術方案：
17、一種基于數據碰撞算法的用戶智能匹配方法，包括如下步驟：
18、步驟1：數據采集與預處理
19、從各數據源采集用戶數據和標注數據，進行數據清洗、標準化處理，并加密敏感信息；
20、步驟2：用戶標簽生成
21、根據用戶數據生成用戶標簽，包括年齡、性別、地理位置、教育水平、從業年限、技術等級、歷史行為；
22、步驟3：特征提取
23、特征提取是從標注數據中提取特征信息以供模型使用，特征信息分為基本特征、行為特征和成就特征；從標注數據中提取所有的特征，并進行標準化處理；
24、步驟4：模型訓練
25、使用隨機森林模型進行訓練，隨機森林模型處理大量特征和樣本，將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，使用隨機森林進行訓練；
26、決策樹的訓練：?對于每棵樹?t，最優分裂點?s*?的選擇，（d，хj，s）為樣本集的標注數據分裂點；
27、信息增益:?信息增益?ig?定義為：?d是當前節點的樣本集，d1?和?d2是分裂后的兩個子集，h(d)是節點的熵；
28、
29、熵h定義為：
30、
31、其中，c?是類別數，特征信息中類別總數，?pi是類別?i占類別總數?的概率；
32、c.?隨機森林的預測:?設t為決策樹的數量，為第t棵樹的預測結果，則隨機森林的最終預測為：
33、
34、步驟5：?數據碰撞
35、數據碰撞是將新輸入的用戶需求與已有用戶數據進行匹配，找出最符合需求的用戶；
36、采用數據碰撞算法：歐氏距離，其中，xi和yi分別是兩個特征向量；
37、
38、步驟6：模型優化算法：均方誤差mse，其中，n是樣本數量，是真實值，是預測值；
39、
40、均方根誤差rmse公式：
41、
42、數據進行特征提取和重新訓練模型優化，并通過驗證集調整超參數，使得模型的mse不斷降低，不斷使用新數據進行模型更新。
43、所述步驟2中用戶標簽包括人員屬性標簽、行為標簽、生產信息標簽、土地環境信息標簽、社會經濟標簽、特殊身份標簽、政策補貼標簽、時間標簽；特征信息分為基本特征、行為特征和成就特征；特征信息的基本特征與用戶標簽對應建立關聯，行為特征為用戶具體行為，成就特征為具體行為產生的結果，行為特征和成就特征通過基本特征與用戶標簽關聯。用戶標簽可以根據不同行業和知識庫自定義增減，特征信息根據數據采集提取得出。
44、本專利技術的有益效果
45、1.提升匹配準確性和公平性：多維度特征編碼使匹配算法能綜合考慮用戶的各方面特征，確保匹配結果更合理、公平。
46、2.提高匹配速度：數據碰撞算法的高效計算能力，使匹配過本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于數據碰撞算法的用戶智能匹配方法，其特征在于包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于數據碰撞算法的用戶智能匹配方法，其特征在于所述步驟2中用戶標簽包括人員屬性標簽、行為標簽、生產信息標簽、土地環境信息標簽、社會經濟標簽、特殊身份標簽、政策補貼標簽、時間標簽；特征信息分為基本特征、行為特征和成就特征；特征信息的基本特征與用戶標簽對應建立關聯，行為特征為用戶具體行為，成就特征為具體行為產生的結果，行為特征和成就特征通過基本特征與用戶標簽關聯。
【技術特征摘要】
1.一種基于數據碰撞算法的用戶智能匹配方法，其特征在于包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于數據碰撞算法的用戶智能匹配方法，其特征在于所述步驟2中用戶標簽包括人員屬性標簽、行為標簽、生產信息標簽、土地環境信息標簽、...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉元，宋賢剛，郭怡伯，
申請(專利權)人：中電萬維信息技術有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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