一种社交推荐的结果分析方法、系统

本发明涉及大数据处理，具体涉及一种社交推荐的结果分析方法、系统。

背景技术：

1、脑-脑耦合是指个体的大脑活动通过环境中的特定信息的传递与另一个体的大脑活动发生的关联。它依赖于刺激脑-脑耦合所提供的信息，其中该信息必须产生于另一个大脑或者有机体，而非物理环境中无生命的物体。人都是生活在社会当中的，离不开和其他个体进行互动，此过程自然就会伴随脑-脑耦合的产生。但是，在现有研究当中，绝大部分都是研究单独的个体及其脑活动，这些研究可以鲜明看出个人是如何变化的，但无法达到同步分析的效果。且脑-脑耦合正是要研究两人或多人如何进行脑信号交互，从而影响行为。

2、社交推荐主要是利用信任或亲密的人所感兴趣的东西，即用户关系链中的推荐内容，进而对用户进行推荐，然而现有技术中无法有效评估社会环境中个体对消费决策的影响机制。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术中的缺点，提供了一种社交推荐的结果分析方法、系统，解决了现有技术无法有效评估社会环境中个体对消费决策的影响问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案得以解决：

3、一种社交推荐的结果分析方法，包括以下步骤：

4、测试组的推荐者向同一测试组的消费者推荐共同刺激产品，并实时采集推荐者的原始脑电信号一以及消费者的原始脑电信号二；

5、将所述原始脑电信号一、原始脑电信号二各自数据导入处理，并对导入后的所有脑电通道进行外围排除处理和差值处理，分别得到脑电导入数据一和脑电导入数据二；

6、将所述脑电导入数据一和脑电导入数据二进行清洗处理，分别得到清洗数据一和清洗数据二；

7、基于窄带滤波和希尔伯特变换，计算清洗数据一的每个带通中的瞬时相位一，同时计算数据清洗数据二的每个带通中的瞬时相位二；

8、基于所述瞬时相位一、瞬时相位二计算锁相值，基于所述锁相值分析脑间相位同步性。

9、可选的，对导入后的所有脑电通道进行外围排除处理，包括以下步骤：排除易受肌肉和运动伪迹影响的外围脑电通道。

10、可选的，对导入后的所有脑电通道进行差值处理，包括以下步骤：

11、对导入后的所有脑电通道的数据执行滚动检查处理，其中，滚动检查处理时，放大或缩小导入后的所有脑电通道的数据；

12、筛选未滤波的数据，并将所述未滤波的数据执行插值处理。

13、可选的，将所述脑电导入数据一和脑电导入数据二进行清洗处理，包括以下步骤：

14、设定标准电压差值、重叠率和重叠时长，并基于所述标准电压差值、重叠率以及重叠时长剔除脑电导入数据一、脑电导入数据二中的眼动伪迹。

15、可选的，所述清洗处理还包括以下步骤：

16、选择ica成分，并对眼动伪迹剔除后的脑电导入数据一、脑电导入数据二进行差值坏导以及重参考；

17、执行自动/手动伪迹检测处理。

18、可选的，计算锁相值的公式为：

19、其中，n为trail的次数，为通道的观察量k在时间t的相位，对应瞬时相位一，为通道的观察量k在时间t的相位，对应瞬时相位二。

20、可选的，基于所述锁相值分析脑间相位同步性，包括以下步骤：

21、所述锁相值越接近“1”，则代表脑间相位同步，所述锁相值越接近“0”，则代表脑间相位不同步。

22、可选的，测试组的推荐者向同一测试组的消费者推荐共同刺激产品前，还包括以下步骤：

23、将测试群体划分为推荐者群体和消费者群体，并组建测试组，其中，所述测试组由一名推荐者和一名消费者随机构成；

24、对所述测试组进行前测实验，根据所述前测实验筛选所述测试组的共同刺激产品。

25、一种社交推荐的结果分析系统，包括采集单元、第一预处理单元、第二预处理单元、计算单元和分析单元；

26、所述采集单元用于使测试组的推荐者向同一测试组的消费者推荐共同刺激产品，并实时采集推荐者的原始脑电信号一以及消费者的原始脑电信号二；

27、所述第一预处理单元用于将所述原始脑电信号一、原始脑电信号二各自数据导入处理，并对导入后的所有脑电通道进行外围排除处理和差值处理，分别得到脑电导入数据一和脑电导入数据二；

28、所述第二预处理单元用于将所述脑电导入数据一和脑电导入数据二进行清洗处理，分别得到清洗数据一和清洗数据二；

29、所述计算单元用基于窄带滤波和希尔伯特变换，计算清洗数据一的每个带通中的瞬时相位一，同时计算数据清洗数据二的每个带通中的瞬时相位二；

30、所述分析单元用于基于所述瞬时相位一、瞬时相位二计算锁相值，基于所述锁相值分析脑间相位同步性。

31、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任意一项所述的社交推荐的结果分析方法。

32、采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：

33、通过采集推荐者与消费者的原始脑电信号，用于分析消费者在看到推荐产品时，消费者与推荐者的大脑信息流方向，从而获取到消费者与推荐者面对同一产品时，脑际间的连通性，并具体通过由原始脑电信号得到的锁相值量化推荐者与消费者的脑际间连通性是否一致，为有效评估社会环境中个体对消费决策影响提供可靠依据。

技术特征：

1.一种社交推荐的结果分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种社交推荐的结果分析方法，其特征在于，对导入后的所有脑电通道进行外围排除处理，包括以下步骤：排除易受肌肉和运动伪迹影响的外围脑电通道。

3.根据权利要求2所述的一种社交推荐的结果分析方法，其特征在于，对导入后的所有脑电通道进行差值处理，包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种社交推荐的结果分析方法，其特征在于，将所述脑电导入数据一和脑电导入数据二进行清洗处理，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种社交推荐的结果分析方法，其特征在于，所述清洗处理还包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的一种社交推荐的结果分析方法，其特征在于，计算锁相值的公式为：

7.根据权利要求1所述的一种社交推荐的结果分析方法，其特征在于，基于所述锁相值分析脑间相位同步性，包括以下步骤：

8.根据权利要求1所述的一种社交推荐的结果分析方法，其特征在于，测试组的推荐者向同一测试组的消费者推荐共同刺激产品前，还包括以下步骤：

9.一种社交推荐的结果分析系统，其特征在于，包括采集单元、第一预处理单元、第二预处理单元、计算单元和分析单元；

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1-8任意一项所述的社交推荐的结果分析方法。

技术总结
本发明涉及大数据处理技术领域中的一种社交推荐的结果分析方法、系统，包括以下步骤：测试组的推荐者向同一测试组的消费者推荐共同刺激产品，实时采集推荐者的原始脑电信号一以及消费者的原始脑电信号二；将原始脑电信号一、原始脑电信号二各自数据导入处理，对导入后的所有脑电通道进行外围排除处理和差值处理，分别得到脑电导入数据一和脑电导入数据二；将脑电导入数据一和脑电导入数据二清洗处理，分别得到清洗数据一和清洗数据二；计算清洗数据一的每个带通中的瞬时相位一，计算数据清洗数据二的每个带通中的瞬时相位二；计算锁相值，基于锁相值分析脑间相位同步性，解决了现有技术无法有效评估社会环境中个体对消费决策的影响问题。

技术研发人员：金佳,潘煜,戴璐,郭珊珊
受保护的技术使用者：上海外国语大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13