[0001] 本发明涉及智能推荐技术领域，具体地涉及一种基于情景感知的危化品信息智能推荐方法和一种基于情景感知的危化品智能推荐系统，利用深度学习的卷积神经网络对情景信息特征提取，实现危化品公共资源信息服务的智能推荐。

[0002] 近年来，危化品事故频发，特别是重特大事故的发生，使人们对危化品事故动态、事故预警、应急处置、安全作业等相关信息的需求度与关注度越来越高。但是，对危化品相关信息的检索还处于基础的主动搜索阶段，我国的应急管理研究还处于初级阶段，应急管理信息化建设仍一直处于相对滞后的状态。如何快速有效的挖掘出有价值的信息，实现危化品信息的智能推荐是现阶段亟待解决的问题。

[0003] 情景感知推荐系统，具有“普适计算”和“个性化”两种优势，相比传统的推荐系统，情景因素的引入，提高了推荐精确度和智能化水平。基于协同过滤的情景感知推荐系统因流程清晰，易于实现的优点被广泛使用于电子商务、移动商务应用、信息搜索、在线旅游、音乐、电影推荐等行业。

[0004] 目前智能推荐系统在危化品行业的应用比较少，正因如此，现有的数据信息没有发挥应有的作用。针对危化品的信息特点，需要一个能自动根据不同情景推荐不同内容的智能系统。协同过滤的情景感知推荐系统基本满足这个要求，也在其他行业应用广泛，但存在冷启动问题、稀疏性问题、多维数据难挖掘、模型训练难这些问题。

[0068] 以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

[0069] 图1是本发明一种实施方式提供的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法流程图。如图1所示，所述方法包括：

[0070] 情景生成：获取当前情景数据，所述当前情景数据包括原始情景信息和高级情景信息；

[0071] 所述原始情景信息至少包括：地理位置信息、时间信息、光亮度信息、声音信息以及空气成分信息；

[0072] 所述高级情景信息至少包括：用户人口学信息、用户搜索记录、用户浏览记录、用户当前活动信息以及过去使用习惯。

[0073] 情景处理与识别：对当前情景数据进行识别处理，得到情景数据的四元组数据对象，包括：

[0074] 对当前情景数据进行清洗；

[0075] 对清洗后的情景数据进行组合、归并，生成包括计算情景、用户情景、物理情景、时间情景、社会情景等多个维度的深层情景信息；

[0076] 将所述深层情景信息输入到危化品公共信息资源服务平台进行过滤和筛选，得到情景数据的四元组数据对象。

[0077] 情景抽象：对当前情景数据的四元组数据对象的不同情景特征与查询信息进行融合抽象，得到抽象后的情景数据。通过融合、聚合等情景抽象操作，找到情景之间的关联，获取外部交互特征的情景信息。

[0078] 情景解释：利用训练好的卷积神经网络模型对抽象后的情景数据进行特征提取识别，输出危化品信息推荐结果。利用卷积神经网络模型强大的特征提取能力，获取隐藏在相关情景特征后面的语义，为危化品信息智能推荐提供有力的情景依据。

[0079] 本方法获取人和设备环境等情景信息，并让计算机给出相应的反应，满足危化品公共信息资源服务的情景适应性、计算机反应性、情景与反应的响应性、应位性、情景敏感性和环境导向性的需求。

[0080] 可选的，所述方法还包括：

[0081] 情景存储，将当前情景数据以及抽象后的情景数据存储至同一服务器。当前情景数据和抽象后的情景数据同时存储便于后续检索使用，在存储时可以采用不同的数据结构来存储情景数据，如表、对象、树等等。

[0082] 可选的，所述原始情景信息通过访问客户端内置或外接的感应装置获取，例如计算机或手机内置定位模块、时钟、话筒等以及外接摄像头、话筒等；所述高级情景信息通过危化品公共信息资源服务平台收集获取。直接通过感应装置获取的原始情景信息，信息实时性强，根据这些情景信息推荐的信息更符合用户的需求。

[0083] 可选的，所述原始情景信息通过情景搜索从危化品公共信息资源服务平台中搜索获取；所述高级情景信息通过危化品公共信息资源服务平台收集获取。当用户无法通过感应装置来获取需要的情景数据，或者感应装置获取的情景数据与自身实际需求不相符，不能通过感应装置获取的情景数据来得到需要的危化品公共信息服务时，使用情景搜索来搜索需要的某一情景的危化品公共服务，以便于浏览。

[0084] 可选的，所述原始情景信息通过情景选择从危化品公共信息资源服务平台中选择获取；所述高级情景信息通过危化品公共信息资源服务平台收集获取。如果用户只关心某一分类的危化品公共信息服务，可以使用情景选择，利用危化品公共信息资源服务平台的过滤器功能，用匹配条件来选择需要的情景，实现危化品公共信息资源服务信息的个性化定制。

[0085] 具体的，所述将深层情景信息输入到危化品公共信息资源服务平台进行过滤和筛选，包括：

[0086] 1)区分深层情景信息中的情景是单种情景还是多种情景，得到区分结果；例如：仅是用户的空间位置，则是单种情景，不仅包含用户空间位置，还包含下次服务前的空闲时间则是多种情景；若是多种情景，则进一步区分所述多种情景是关联情景还是非关联情景，得到区分结果，例如用户所在的位置，与该地区发生的化工事故是关联情景；用户所在位置与其他地区的事故是非关联情景；

[0087] 2)区分所述深层情景信息中的情景是过滤过的情景还是未过滤的情景，得到区分结果，例如，未过滤的用户位置信息为用户当前经纬度，而过滤后的则给出用户位置上的变化提示；

[0088] 3)区分所述深层情景信息中的情景是解释过的情景还是未解释过的情景，得到区分结果，例如，未解释的情景是直接返回经纬度，解释过的是返回用户所在的地区；

[0089] 4)根据危化品信息与情景的关联关系数据、查询信息以及步骤1)-3)中的区分结果过滤与查询信息不关联的情景信息，得到与查询信息相关联的情景信息；

[0090] 5)将与查询信息相关联的情景信息转换为情景数据的四元组数据对象。所述四元组数据对象为包括时间、空间、事故、环境的四元组数据对象，每个对象用标识符进行唯一命名，从而使用特征、值和时间来表述。在本发明中，危化品公共信息资源服务平台内预置有危化品信息与情景的关联关系数据，该关联关系数据将危化品信息与会影响该危化品信息的情景信息关联起来。在查询时，查询信息体现了用户想要获取的危化品信息，根据这个危化品信息可以从危化品信息-情景关联关系数据中得到关联情景，在过滤时将当前情景信息中的关联情景筛选保留下来，转换为情景数据的四元组数据对象，便于后续卷积神经网络模型进行数据计算。

[0091] 具体的，如图2所示，所述卷积神经网络模型的训练过程包括如下步骤：

[0092] 建立危化品服务信息查询用户数据集，采集危化品服务信息查询用户不同情景下的历史行为数据,包括用户的注册信息、查询时间、地点、环境、化学品、事故等级、事故类型、法律、法规、浏览时长、收藏等数据，组成数据集；

[0093] 对危化品信息查询用户数据集进行标准化处理；

[0094] 使用梯度下降算法学习标准化处理后的数据集；

[0095] 通过卷积层和池化层对学习后的数据进行特征提取；

[0096] 通过全连接层对提取的特征进行非线性组合、输出；

[0097] 利用BP算法对输出结果与期望结果的响应误差进行反向传播，更新权重，多次循环迭代，直至响应误差达到期望值；

[0098] 训练结束，得到训练好的卷积神经网络模型。在不同情景下输入同一关键词，对训练好的卷积神经网络模型应用测试，推荐结果均能达到期望目标，精准度很高，实现了危化品信息的基于情景的智能化推荐，为危化品应急管理信息化建设提供了强力支撑。

[0099] 以危化品用户不同情景下的历史行为数据为基础，进行模型训练，训练好的模型用于对当前应用的情景信息进行识别处理，完成情景感知，提高危化品信息的智能推荐的准确率和效率，对危化品行业的信息化发展有重大意义。

[0100] 可选的，所述情获取当前情景数据，包括：

[0101] 显式查询：在危化品公共信息资源服务平台准备启动行为时请求情景数据；

[0102] 轮流检测：周期性地获取情景数据，更新危化品公共信息资源服务平台数据，通过情景存储、抽象与解释完善和更新资源数据库，拓展卷积神经网络模型；

[0103] 事件驱动：在特殊情景事件发生时，给出事件发生通知，获取当前情景数据。不同的情景信息需求可以采用不同的情景生成方式，满足不同的使用场景。

[0104] 图3是本发明一种实施方式提供的基于情景感知的危化品信息智能推荐系统框图。如图3所示，所述系统包括：

[0105] 情景生成单元，用于获取当前情景数据，包括当前原始情景信息和高级情景信息；

[0106] 情景处理与识别单元，用于对当前情景数据进行识别处理，得到情景数据的四元组数据对象；

[0107] 情景抽象单元，用于对情景数据的四元组数据对象的不同情景特征与查询信息进行融合抽象，得到抽象后的情景数据；以及

[0108] 情景解释单元，用于利用训练好的卷积神经网络模型对抽象后的情景数据进行特征提取识别，输出危化品信息推荐结果。系统通过情景生成单元获取人和设备环境等情景信息，并让计算机给出相应的反应，满足危化品公共信息资源服务的情景适应性、计算机反应性、情景与反应的响应性、应位性、情景敏感性和环境导向性的需求。

[0109] 可选的，所述系统还包括：

[0110] 情景存储单元，用于将当前情景数据以及抽象后的情景数据存储至同一服务器。当前情景数据和抽象后的情景数据同时存储便于后续检索使用，在存储时可以采用不同的数据结构来存储情景数据，如表、对象、树等等。

[0111] 具体的，所述情景生成单元包括：

[0112] 原始情景信息获取模块，用于获取原始情景信息，所述原始情景信息至少包括地理位置信息、时间信息、光亮度信息、声音信息以及空气成分信息；以及

[0113] 高级情景信息获取模块，用于获取高级情景信息，所述高级情景信息至少包括用户人口学信息、用户搜索记录、用户浏览记录、用户当前活动信息以及过去使用习惯。

[0114] 所述的当前原始情景信息获取模块包括直接获取模块、情景选择模块和情景搜索模块中的一种或多种；所述直接获取模块用于从访问客户端内置或外接的感应装置获取所述原始情景信息；直接通过感应装置获取的当前原始情景信息，信息实时性强，根据这些情景信息推荐的信息更符合用户的需求。

[0115] 所述情景选择模块用于通过情景选择从危化品公共信息资源服务平台选择获取所述原始情景信息；当用户无法通过感应装置来获取需要的情景数据，或者感应装置获取的情景数据与自身实际需求不相符，不能通过感应装置获取的情景数据来得到需要的危化品公共信息服务时，使用情景搜索模块来搜索需要的某一情景的危化品公共服务，以便于浏览。例如，当用户想了解过氧化氢的理化性质、物理危险性、运输注意事项等信息，无法通过情景获取直接获得需要的危化品公共信息服务时，可以使用情景搜索“过氧化氢”，实现过氧化氢的相关信息的搜索与浏览。

[0116] 所述情景搜索模块用于通过情景搜索从危化品公共信息资源服务平台搜索获取所述原始情景信息。如果用户只关心某一分类的危化品公共信息服务，可以使用情景选择模块，利用危化品公共信息资源服务平台的过滤器功能，用匹配条件来选择需要的情景，实现危化品公共信息资源服务信息的个性化定制。例如，用户F只关心火灾类的危化品事故，他就可以使用情景选择，利用危化品公共信息资源服务平台的过滤器功能，用匹配条件来选择“火灾”，实现危化品公共信息资源服务信息的个性化定制。

[0117] 在本发明的其他实时方式中，为了情景应用能够满足不同用户的操作功能，系统具备主动情景感知与被动情景感知功能，分别应用于由于改变行为自动适应发现的情景及向感兴趣的用户呈现新的或更新后的情景，实现不同情景下危化品公共信息资源服务信息的智能推荐。

[0118] 具体的，所述情景处理与识别单元包括：

[0119] 数据清洗模块，用于对当前情景数据进行清洗，采用大数据处理技术实现数据清洗；

[0120] 数据处理模块，用于对清洗后的情景数据进行组合、归并，生成计算情景、用户情景、物理情景、时间情景、社会情景等多个维度的深层情景信息；以及

[0121] 数据过滤模块，用于将所述深层情景信息输入到危化品公共信息资源服务平台进行过滤和筛选，得到情景数据的四元组数据对象。

[0122] 可选的，所述系统还包括：

[0123] 情景获取方式设置单元，用于设置情景生成单元获取当前情景数据的方式，具体可以设置显式查询、轮流检测以及事件驱动中的任意一种或多种。

[0124] 显式查询是在在危化品公共信息资源服务平台准备启动行为时请求情景数据；轮流检测是周期性地获取情景数据，更新危化品公共信息资源服务平台数据；事件驱动是在特殊情景事件发生时，给出事件发生通知，获取当前情景数据。不同的情景信息需求可以采用不同的情景生成方式，满足不同的使用场景。

[0125] 下面结合具体案例进行具体说明。

[0126] 用户进入危化品公共信息资源服务平台，在首页查询框输入查询信息，情景生成单元自动获取当时的时间、地点、空间等情景信息，并通过情景处理与识别单元将当前情景数据识别处理为四元组数据对象，情景抽象单元自动把查询信息与当前情景数据进行融合抽象，得到抽象后的情景数据，情景解释单元利用训练好的卷积神经网络模型对抽象后的情景数据进行特征提取识别，通过层层卷积、池化，特征提取，拟合历史数据，输出危化品信息推荐结果，完成基于当时情景的危化品服务信息智能推荐。

[0127] 用户A、B、C在2019年10月31日09:35登陆危化品公共信息资源服务平台分别查询一起爆炸事故。

[0128] 1、通过系统帐号密码登录系统，

[0129] 2、登录成功后，点击事故案例，系统根据A用户的原始情景信息和高级情景信息为A用户推荐了该日期以前全国范围内的重大事故，包括不同危化品物质引发的爆炸、中毒、泄漏、火灾等事故。

[0130] 系统根据B用户的原始情景信息和高级情景信息为B用户推荐了该日期以前河北省范围内的典型事故，包括不同安全等级、不同危化品物质所引发的爆炸、中毒、泄漏、火灾等事故。

[0131] 系统根据C用户的原始情景信息和高级情景信息为C用户推荐了该日期以前全国范围内的典型事故，包括不同安全等级、不同危化品物质所引发的爆炸、中毒、泄漏、火灾等事故。

[0132] 用户的原始情景信息和高级情景信息如表一所示。

[0133]

[0134] 表一

[0135] 3、用户A、B、C在搜索框内键入“爆炸”，经情景处理与识别，系统给用户A推荐了该日期以前全国范围内的重大爆炸事故，包括不同地区，不同危化品物质所引发的爆炸事故；系统给用户B推荐了该日期以前河北省范围内的典型爆炸事故，包括不同安全等级、不同危化品物质所引发的爆炸事故。系统给用户C推荐了该日期以前全国范围内的典型爆炸事故，包括不同安全等级、不同危化品物质所引发的爆炸事故。

[0136] 4、情景存储，原始情景信息以及抽象后的情景信息可以存放到同一台服务器中，以便以后检索用。例如，用户A-山东-2019.10.31 09:35-PC-机关单位领导-全国重大事故-爆炸，用户B-河北-2019.10.31 09:35-PC-化工行业职员-河北典型事故-爆炸；用户C-广东-2019.10.31 09:35-Andriod-非化工行业职员-全国典型事故-爆炸。

[0137] 情景解释单元，利用训练好的卷积神经网络模型对抽象后的情景数据进行特征提取识别，还能够实现对用户计划和新用户的活动预测，例如：用户A、B、C均在2019.10.31 09:35查询了爆炸事故，如果有用户D也在同一时间查询事故，在满足D的其他情景需求下，爆炸事故会被优先推荐。

[0138] 本发明实施方式还提供一种机器可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述的基于情景感知的危化品信息智能推荐方法。

[0139] 本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0140] 以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。

[0141] 此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。