专利名称：适应性匹配方法
技术领域：
本发明涉及一种适应性匹配方法，尤其涉及一种适用于对象选择的适应性匹配方法。
背景技术：
随着信息技术的发展，产品的电子化已经成为主流趋势。例如，在数字搜索等技术正深刻改变传统的业务模式，它不仅仅将整个数据处理过程自动化、透明化，提高效益，降低成本，更为重要的是使企业依托电子商务平台，工作重心从执行转向寻源和策略管理，从而不断优化供应，提高对业务的集中管控能力，打造具有竞争力的柔性供应链。例如，在数字搜索领域中，如何对对象进行匹配度或者相似度的确定是一项非常重要的技术。例如，传统的有匹配唯一性、灰度相似性等传统的适应性匹配方法来衡量一实体对象与一目标之间的相似度，以帮助提高搜索或检索的输出的准确性。但，随着数字搜索技术的深入发展，也正在逐步出现更多、更新的适应性匹配技术。
发明内容
例如，本发明提供了一种全新的适应性匹配技术，该技术基于对被比较的对象进行参数的向量化来实现匹配度的衡量。具体地，本发明提供了一种适应性匹配方法，包括以下步骤为至少两个对象中的每一个对象选择一组参数，将该组参数设定为该对象的一组参数向量；为所述一组参数向量中的每一个设定一个权值；将所述一组参数向量中的每一个及其权值相乘，以获得相应的一组加权参数向量；以及计算所述加权参数向量与目标的向量之间的夹角,所述夹角的大小表示所述对象同所述目标之间的相似程度。根据本发明的一个优选实施例，在上述的适应性匹配方法中，所述夹角越小，所述相似度越高。根据本发明的一个优选实施例，在上述的适应性匹配方法中，所述夹角的取值范围为O到I。根据本发明的一个优选实施例，在上述的适应性匹配方法中，所述一组参数向量中的每一个的权值是根据该权值所对应的参数的在所述至少两个对象中被选择的次数、该权值所属的对象的总数以及包含该权值所对应的参数的对象的总数来确定的。根据本发明的一个优选实施例，在上述的适应性匹配方法中，在计算所述加权参数向量与目标的向量之间的夹角，所述夹角的大小表示所述对象同所述目标之间的相似程度的步骤之后，该方法还包括输出所述夹角小于或等于一阈值的所有对象的列表，所述列表包含这些对象的夹角的数值。
本发明的适应性匹配方法提出了一种全新的技术发展方向。通过对实体对象的相关参数进行向量化来有效度量一批实体对象中的每一个相对于某一目标对象的匹配度。该技术可应用于搜索、电子商务、电子采购系统等等应用领域中，提高数据分离的速度和性倉泛。 应当理解，本发明以上的一般性描述和以下的详细描述都是示例性和说明性的，并且旨在为如权利要求所述的本发明提供进一步的解释。
附图主要是用于提供对本发明进一步的理解。附图示出了本发明的实施例，并与本说明书一起起到解释本发明原理的作用。附图中图I示意性地示出了根据本发明的适应性匹配方法的基本步骤的流程图。
具体实施例方式以下结合附图详细描述本发明的技术方案。本发明提供了一种全新的适应性匹配技术。该技术基于对被比较的对象进行参数的向量化来实现匹配度的衡量。图I示意性地示出了根据本发明的适应性匹配方法的基本步骤的流程图。如图所示，本发明的适应性匹配方法100主要包括以下步骤步骤101 :为至少两个对象中的每一个对象选择一组参数，将该组参数设定为该对象的一组参数向量；步骤102 :为所述一组参数向量中的每一个设定一个权值；步骤103 :将所述一组参数向量中的每一个及其权值相乘，以获得相应的一组加权参数向量；步骤104 :计算所述加权参数向量与目标的向量之间的夹角，所述夹角的大小表示所述对象同所述目标之间的相似程度；以及步骤105 :输出所述夹角小于或等于一阈值的所有对象的列表，所述列表包含这些对象的夹角的数值。具体地，例如，在步骤101中，可以为对象看成为多维向量空间，构建向量空间模型(Vector Space Model, VSM)在VSM中，将对象看作为是由一组向量(T1、T2. · · Tn)构成。对于每一参数向量Ti，都根据其重要程度赋以一定的权值W”可以将其看成一个η维坐标系m因此，每一个对象都可映射为由一组矢量张成的向量空间中的一个点。对于所有对象都可用特征矢量(T1Wp T2W2. . TnWn)表示。比如，上述的对象可以是笔记本计算机产品，用户为其选择的一组参数，可以包括其处理器主频、硬盘容量、内存容量等等主要的易于量化的技术参数。假设用户的目标为D,特征向量为M,两者的相似程度可用向量之间的夹角来度量，夹角越小说明相似度越高，相似度计算公式如下Sim(D,M) = COS(DyM) = ^WdkXWmk/JfjWjk x
k=l/ V k=l V M该夹角的取值范围为O到I。当夹角为零时，Sim(Dmand, Md) = 1，表示两者相似度完全一致。当夹角逐渐增大，Sim(D_，M·)逐渐降低，趋向零，表示两者相似度很低。
此外，在步骤102中，根据一个优选实施例，可以将依照以下的等式来设定所述一组参数向量中的每一个的权值
权利要求
1.一种适应性匹配方法，其特征在于，包括以下步骤 为至少两个对象中的每一个对象选择一组参数，将该组参数设定为该对象的一组参数向量; 为所述一组参数向量中的每一个设定一个权值； 将所述一组参数向量中的每一个及其权值相乘，以获得相应的一组加权参数向量；以及 计算所述加权参数向量与目标的向量之间的夹角，所述夹角的大小表示所述对象同所述目标之间的相似程度。
2.如权利要求I所述的适应性匹配方法，其特征在于，所述夹角越小，所述相似度越闻。
3.如权利要求I所述的适应性匹配方法，其特征在于，所述夹角的取值范围为O到I。
4.如权利要求I所述的适应性匹配方法，其特征在于，所述一组参数向量中的每一个的权值是根据该权值所对应的参数的在所述至少两个对象中被选择的次数、该权值所属的对象的总数以及包含该权值所对应的参数的对象的总数来确定的。
5.如权利要求I所述的适应性匹配方法，其特征在于，在计算所述加权参数向量与目标的向量之间的夹角，所述夹角的大小表示所述对象同所述目标之间的相似程度的步骤之后，该方法还包括 输出所述夹角小于或等于一阈值的所有对象的列表，所述列表包含这些对象的夹角的数值。
全文摘要
本发明提供了一种适应性匹配方法，包括以下步骤为至少两个对象中的每一个对象选择一组参数，将该组参数设定为该对象的一组参数向量；为所述一组参数向量中的每一个设定一个权值；将所述一组参数向量中的每一个及其权值相乘，以获得相应的一组加权参数向量；以及计算所述加权参数向量与目标的向量之间的夹角，所述夹角的大小表示所述对象同所述目标之间的相似程度。本发明的适应性匹配方法提出了一种全新的技术发展方向。通过对实体对象的相关参数进行向量化来有效度量一批实体对象中的每一个相对于某一目标对象的匹配度。该技术可应用于搜索、电子商务、电子采购系统等等应用领域中，提高数据分离的速度和性能。
文档编号G06F17/30GK102819605SQ20121029647
公开日2012年12月12日 申请日期2012年8月17日 优先权日2012年8月17日
发明者余文兵, 黄云飞, 杨华, 郭俊锐 申请人:东方钢铁电子商务有限公司