陶瓷发簪信息技术XINXIJISHU2221年第5期基于虚拟现实的多粒度用户画像可视化系统 田萌
（中国海关管理干部学院，河北秦皇岛266002）
摘要：当前的用户画像系统不能实现画像可视化，导致系统综合性能差，为此设计基于虚拟现实的多粒度用户画像可视化系统。根据硬件设计框架，完成硬件设备技术参数，并选择合适的模数转换器，以此硬件结构为基础，使用虚拟现实中的像素均值算法，设计多维用户数据可视化窗口，并利用梯度提升算法确定多粒度用户标签，实现可视化显示效果优化。测试结果表明，该系统的可视化界面较为美观且标签关联度较高，种系统的综合性能更优。 关键词：虚拟现实；多粒度；图像；模数转换器；梯度提升算法
中图分类号：TP32S文献标识码：A文章编号：1009-2552(202105-0086-05
DOI：19.13274/j.chki.hdzj.2221.25.210
Research on multi-granularity visualization system of user profile based on virtual reality
TIAN Men/
(Chinese AcaOemy of Customs Administration,Qin/uanydao266002,Hedei Province,China)
Abstract:The cerrent user poPrait system cannot revlize portrait vishalization,which mshlts in poor com-pddeds9e pePbanance of the system.Therefore：a multi-yranulaVta user pobrail vishalization system based on vimual reality is desipked.The technical parameters of hardware equipmekt are set accordiny to the hardware desipk frameword,and the aopmpPate analop-to-Digital converter is selected.Based on this hardware stmcture,the multi-himeqsmnal user data visualization window9design—by usiny the pixel31^-rithm9virtual reality,and the multi-vran/laPty user taps are de/miifd by ympm/t liOiny Cyorithm,so as to optimize the vishal disylay elect,which all contridiite to the multi-y ran/laPty vishalization system. The test reshlts show that the vishal intePvce of the system is nice and the tap correlation d—me is high, which indicates that the compredensivv perfomiance of the sys/m m better.
Key worOt:Vimual R—lity；miidi-ymiinGPm；imaye vishalization;analop-to-higital convePer;kraniek-liOiny Cyorithm
0引言
信息技术的发展，人们的工作与生；
发生。在日常的交流学习中，海量信息在互联网中流转着，使得互联网成为多种信息聚，想要在如此庞大的网络数据所需信息无异于大海[1-2]。因此，如何在海量信息
的信息，已成为目联网研
作者简介：田萌（1981-扌，男，本科，工程师，研究方向为教育信息化、人工智能、虚拟现实。究的，尤其是对于数据统计人员与学习人员来说，这既是机。在大数据时代下，用户画像技术生。画像技术，能够勾画目标，联系求与设计方向的有效工具，到目前为画像技术在很多领域都已经得的。
在画像技术发展过程中，多粒度用户画像描绘能力较强成为目为广的画像技术。画像系统有基于大
—86—
基于虚拟现实的多粒度用户画像可视化系统一田萌
数据技术的画像系统⑶以及基于K-meaes算法的画像系统⑷，系统由于未采视化技术，导致系统观度较差。
人们对信息处理的要求提升，用户画像可视化系统已代画像系统工作，以期实将画像高阶的形式体现。因此在此次研究中，针对原有系统的，设计基于实的多粒度画像可视化系统。在系统设计完成后，采形此系统与原有系统的性能差。
1多粒度用户画像可视化系统整体结构
在此次设计中系统总体图1所示。
图1系统整体结构对互联网数据展开处理，其技术指标设定如表1所。
表1数据处理设备技术参数
技术数指标数据技术数指标数据
工作电压220V工作温度4-32°C 模拟量通道数6个关量通数6个
模拟量输入峰值-15V〜4V开关量输入峰值-15V〜15V 模拟量输入最低值-5V〜5V开关量输入最低值-5V〜5V 模拟量数据精度16位以上开关量数据精度16位以上模拟量输入速度小于4s开关量输入速度小于4s
据上述表格，选择合适的数据处理设备，并将装到系统硬件。
为将实技术有效此系统中，选用Gooytc CzdbozU5-0作为画像可视化的载体，此设低成本的优势，能够有效降低系统设计成本，经济性能优越。此设成部分较为简单，通过硬、凸透镜、磁铁、橡皮及NFC贴纸，实视化过程。由于此设备需要与系统芯，为视化设备的使用效果，者之间的通信优化。
在画像可视化过程中，需要将数据的形输视化设，因此将模数转：作为视化设与系统之间的，模数转化器设定如图3所示。
41硬件设计
为将实技术此次系统设计过程，在软件开发系统硬件优化，优化后的系统硬件图2所示。
图2硬件设计框架
优化过程主要对数据处理部分实设优化。在此系统中，利用数据处理硬件
图3模数转换器
数转较器、较器、数据寄存
电成。通过此设备将画像数据转化为可视化设与处理的数据形式，系统的视化性能。将此设与芯
—81—
基于虚拟现实的多粒度用户画像可视化系统一田萌
进行连接，通过该设备中设定的通信接口完成其与可视化设备的通信。
将上述设定的硬件部分与原有系统硬件进行有序连接，完成多粒度用户画像可视化系统硬件设计优化，并将此硬件框架作为软件模块开发的平台，充分利用虚拟现实技术的功能提升系统运行质量。
9.2多粒度用户画像可视化系统软件设计
根据上文中所设计的系统硬件部分，进行软件的发。
9-2.1多维用户数据可视化设计
针对系统设计目标，在软件开发过程中主要对多粒度用户画像数据可视化展开处理，使用虚拟现实技术对可视化窗口展示效果进行优化设计。使用虚拟现实技术中的均值算法一8对显示窗口的像素均值展开计算，并确定此像素点在系统运行过程中是否存在干扰。具体公式为：
［是
I(9) "=1,5=1
式中,F(叫表示多粒度用户画像窗口像素值深度［-2］，对此公式展开研究，确定B'的阈值大小与干扰情况，具体公式为：
B'=F^eX v)-B(2)式中,F(x v2v)表示窗口中心像素点的深度值。对中心像素点及其周围上、下、左、右像素点的对应深度值展开计算，则有：
B=Fd,』,)-F(x j,J j)(3)
通过上述公式，可确定像素点周围像素的深度差值之和，当B u大于给定阈值，则此像素点为可视化显示中的关键信息点；否则，重新进行计算，直到确定全部特征信息点为止。
使用计算得到的像素点构建二维平面尺度空间［11-12］，保证用户画像可视化窗口的美观程度，具体构建过程如公式(4):
G(X,Y,a)=H(X,Y,a)*F(x,)(4)式中,H(X,y,a)表示空间极值点;F(x,4)表示关键点定位;G(X,Y,a)表示窗口二维空间。
9.2.2可视化显示设定
采用数据可视化技术到数据之间隐藏的规—82—律、关系以及变化条件。使用交互式的界面，为多粒度用户画像构建提供显示载体。对用户数据进行分类、排序、组合，采用图像、二维图形等多种形式构建一种既有图形又有图像的显示形式，实现多粒度画像视化。
此使度提升算法，确定多粒度画像标签［5-9］。在所采集到的用户数据中采用迭代计算生成D个学习器，然后将D个学习器的预测结果结合起来，从计算残差中确定多粒度用户画像标签。假设/”+1(a)为fja)生成的梯度数值，则有：
仁+1(a)=f m()+D⑸式中5(a)表示梯度差值，对于Ka)的生成，可求得其近似解，则有：
(a)=/m+i(a)是:a(6)
式中2表示求解器。通过上述计算，可得到数据的度，并通过此度确定数据所标，
建多粒度画像。
将此部分设计的画像视化软件与上文中完成优化过程的系统硬件相结合，完成基于虚拟现实的多粒度用户画像可视化系统设计。
2系统测试
2.1测试平台设计
在完成基于虚拟现实的多粒度用户画像可视化系统的设计与开发后，为验证此系统的使用效果，进行系统测试与应用效果分析。
采用文献［］系统、文献［］系统与本文所设计系统进行对比，全面分析不同系统的使用性能0此次测试中使用的服务器均采用私有云服务器，其中应用服务器的运行环境设定为4台计算机集上，数据库服务器运行在3台计算机集上，测试平台中共有9个管理节点2个数据节点。具体测试环境配置如表2所示。
根据测试环境参数，搭建系统测试平台，并在此平台中完成系统测试过程。采用本文系统、文献［3］系统、文献［4］系统对采集到的566名互联网用户进行用户画像可视化处理，并根据设定的系统测试指标完成系统之间的性能对比。
基于虚拟现实的多粒度用户画像可视化系统一田萌表2测试环境配置
测试环境环境成具体参数测试服务器硬件CPU Eitel
内存8G
硬96G 测试服务器软件操作系统Cent/S6.5(Linux)
开发语言Python2.9
Wed框架Flash0.14
Python解析环境Gunicorn+Gevenl
Wed性能优化Nyinz 数据库服务器硬件存8G
硬96G
CPU Eitel 数据库服务器软件数据SQL
操作系统Cent/S6.5(Linux)
2.2系统测试指标
在此，将系统指标设定为三部分，分别为画像生成时间、用户画像标签关联度画像标视化效果。在上述指标中，用户画像生成时间如公式(7):
式中2表示单张用户画像生成时间，叫表示全部画像处理时间2<；数。
2.3测试结果分析
在系统过程中，将设定为两部分，一部分为原始画像生成时间，第二部分为剔除无用信息后的画像生成时间。通过此两部分本文系统与实系统的使用差异。
系统的用户画像生成时间测试结果如表3所7K。
通过表3可以看出，本文系统的用户画像生成时间明显低于文献［3］系统与文献［4］系统。
人数的力口，本文系统的画像生成时间大幅度的变化，文献［3］系统与文献［4］系统画像生成时间过长波动的情况。经过上述分析，本文系统在画像标签处理方面的性能优于传统系统。
画像主要作分析的基本特征，此标关联程度系统的性能由图4可知，本文系统的标签关联度较高，通过标
原始用户画像生成时间剔除无用信息后生成时间表3用户画成时间测试结果(s)本文处理
326
硬件加速器本文处理
3.5
系统时间系统时间
处理
0.5
处理
0.9
伞齿轮传动时间时间
处理
122
处理
1.45
时间时间
文献［］处理文献［］处理
2
系统时间系统时间
处理
2.5
处理
2.5
时间时间
处理
3.95
处理
32
时间时间
文献J］处理
620
文献J］处理
62
系统时间系统时间
处理
320
处理
雨棚信号灯
4.5
时间时间
处理
4.45
处理
20
时间时间
—本文系统扫雪滚刷安装
-…文献⑶系统
•…文献［4］系统
100200300400500
测试样本用户数
(a)原始用户测试结果
—本文系统
-
…文献⑶系统
•…文献［4］系统
100200300400500
测试样本用户数
(b)剔除无用信息后测试结果
图4用户画像标签设定关联度测试结果
—83
—
基于虚拟现实的多粒度用户画像可视化系统一田萌
的关联性与性效分析特征。文献
-3-系统与文献J4系统的标签关联程度较低，标选取较为分散，导画像结构较为松散，不利于深入分析。
较系统的多粒度用户画像标签可视化效果，结果如图5所示。
毕业用I 工作电
進户籍聶<；工作.
口业
nn>bb
牡
f消閉费消费特征厶匕
栓别冃匕
家庭住址「，
饮侖好力
(a)本文系统
毕业院校学历水平消
鸚综兄姓名帮
詁籍地爱好
爲柱别葩
口畔家庭住址|
5饮食喜好刀
(b)文献［3］系统
毕业院校学历水平消
工作单位姓名葩
淳户籍地爱好
*工作消费特征台匕
篁萌f生另U冃匕
口业家庭住址『
nn>—I_t
g饮食喜好yj
(c)文献［4］系统
图5用户画像标签可视化展现效果
图5可看出本文系统的画像可视化效果最佳，方式与形式较为合理且美观，并通过此图像解的基本特征。文献5］系统与文献J］系统的可视化效果—84—较差，使用这两种系统对用户展开分析时效果好。
将上述果整合分析，在多个系统性能，本文系统的使用效果最佳，文献J］系统与文献［4］系统部分
指标较差，说明本文系统的效果好。
3结束语
为提升用户画像可视化质量，设计基于虚拟现实的多粒度画像可视化系统，并通过实验明系统较好性能。在该系统设计过程中，没有充分的社交信息
头像信息，在未来的工作中需要将此部分与此次设计中使用的标效融合，以提升用户分类的精度，生成更加的画像。
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