CN116595398A - 基于元宇宙的资源智能匹配方法及相关装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及元宇宙技术领域，公开了一种基于元宇宙的资源智能匹配方法及相关装置，用于提高在元宇宙中资源智能匹配的效率与准确率。方法包括：获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并生成用户兴趣分布领域集合；采集线上行为数据，对线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成多个虚拟实体；对多个虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；对资源数据集合进行分类，确定资源数据类型集合，对元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；通过历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；将目标资源配置数据信息及用户兴趣分布领域集合输入目标资源配置模型进行资源配置分析，生成资源配置分析结果。

Description

基于元宇宙的资源智能匹配方法及相关装置

技术领域

本发明涉及元宇宙技术领域，尤其涉及一种基于元宇宙的资源智能匹配方法及相关装置。

背景技术

随着虚拟现实技术的不断成熟和发展，元宇宙已经成为了一个新的应用场景。通过利用虚拟现实设备和传感器，可以获取用户在元宇宙中的行为数据，从而实现更加智能化、个性化的资源配置。

然而，现有技术中仍然存在着一些不足之处，为了获取更加精准的用户行为数据，往往需要收集大量敏感信息，例如用户位置、生理状态等，这会导致隐私泄露和数据滥用等问题，需要加强数据保护机制。在资源配置分析中，算法的精度和准确性对于结果的质量影响很大，而现有算法仍存在精度和准确性不足的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于元宇宙的资源智能匹配方法及相关装置，用于提高在元宇宙中资源智能匹配的效率与准确率。

本发明第一方面提供了一种基于元宇宙的资源智能匹配方法，所述基于元宇宙的资源智能匹配方法包括：获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并通过所述初始用户信息生成用户兴趣分布领域集合；

采集所述目标用户在所述元宇宙中的线上行为数据，并对所述线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体；

对多个所述虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；

对所述资源数据集合进行分类，确定对应的资源数据类型集合，并基于所述资源数据类型集合对所述元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；

获取多个历史用户在所述元宇宙中的历史交易数据集合，并通过所述历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；

将所述目标资源配置数据信息以及所述用户兴趣分布领域集合输入所述目标资源配置模型进行资源配置分析，生成对应的资源配置分析结果。

结合第一方面，在本发明第一方面的第一实施方式中，所述获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并通过所述初始用户信息生成用户兴趣分布领域集合，包括：

获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并对所述初始用户信息进行信息编码，生成对应的用户编码；

对所述用户编码进行用户兴趣领域匹配，得到对应的用户兴趣分布领域集合。

结合第一方面，在本发明第一方面的第二实施方式中，所述采集所述目标用户在所述元宇宙中的线上行为数据，并对所述线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体，包括：

采集所述目标用户在所述元宇宙中的线上行为数据，并对所述线上行为数据进行行为聚类分析，生成行为聚类分析结果；

通过所述行为聚类分析结果对所述元宇宙进行行为区域分析，生成对应的多个目标元宇宙区域；

分别对每个所述目标元宇宙区域进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体。

结合第一方面，在本发明第一方面的第三实施方式中，所述对多个所述虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合，包括：

基于所述用户兴趣分布领域集合对多个所述虚拟实体进行资源类型提取，得到对应的多个资源类型；

基于多个所述资源类型对所述元宇宙进行资源数据提取，生成对应的资源数据集合。

结合第一方面，在本发明第一方面的第四实施方式中，所述对所述资源数据集合进行分类，确定对应的资源数据类型集合，并基于所述资源数据类型集合对所述元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息，包括：

对所述资源数据集合进行语义分析，得到多个语义标识信息；

通过多个所述语义标识信息进行数据类型匹配，生成资源数据类型集合；

对所述资源数据类型集合进行数据提取算法匹配，确定初始数据提取算法；

对所述初始数据提取算法进行规则配置，生成目标数据提取算法；

通过所述目标数据提取算法对所述元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息。

结合第一方面，在本发明第一方面的第五实施方式中，所述获取多个历史用户在所述元宇宙中的历史交易数据集合，并通过所述历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型，包括：

获取多个历史用户在所述元宇宙中的历史交易数据集合，并对多个所述历史用户进行用户类型构建，生成多个用户类型；

基于多个所述用户类型，通过所述历史交易数据对多个所述历史用户进行资源配置权重匹配，生成每个所述历史用户对应的资源配置权重；

通过每个所述历史用户对应的资源配置权重以及所述历史交易数据集合构建资源配置模型，生成目标资源配置模型。

结合第一方面的第五实施方式，在本发明第一方面的第六实施方式中，所述基于多个所述用户类型，通过所述历史交易数据对多个所述历史用户进行资源配置权重匹配，生成每个所述历史用户对应的资源配置权重，包括：

对多个所述用户类型进行用户特征提取，生成多个用户特征；

基于多个所述用户特征对所述历史交易数据进行数据集划分，生成多个子交易数据集；

通过每个所述子交易数据集分别对每个所述历史用户进行资源配置权重计算，生成每个所述历史用户对应的资源配置权重。

本发明第二方面提供了一种基于元宇宙的资源智能匹配系统，所述基于元宇宙的资源智能匹配系统包括：

获取模块，用于获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并通过所述初始用户信息生成用户兴趣分布领域集合；

匹配模块，用于采集所述目标用户在所述元宇宙中的线上行为数据，并对所述线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体；

提取模块，用于对多个所述虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；

分类模块，用于对所述资源数据集合进行分类，确定对应的资源数据类型集合，并基于所述资源数据类型集合对所述元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；

构建模块，用于获取多个历史用户在所述元宇宙中的历史交易数据集合，并通过所述历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；

分析模块，用于将所述目标资源配置数据信息以及所述用户兴趣分布领域集合输入所述目标资源配置模型进行资源配置分析，生成对应的资源配置分析结果。

本发明第三方面提供了一种基于元宇宙的资源智能匹配设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于元宇宙的资源智能匹配设备执行上述的基于元宇宙的资源智能匹配方法。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于元宇宙的资源智能匹配方法。

本发明提供的技术方案中，获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并生成用户兴趣分布领域集合；采集目标用户的线上行为数据，对线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成多个虚拟实体；对多个虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；对资源数据集合进行分类，确定资源数据类型集合，对元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；获取多个历史用户在元宇宙中的历史交易数据集合，并通过历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；将目标资源配置数据信息及用户兴趣分布领域集合输入目标资源配置模型进行资源配置分析，生成资源配置分析结果。在本发明中，通过获取用户的初始用户信息和采集用户在元宇宙中的线上行为数据，可以更好地了解用户需求和行为模式，从而提供更加个性化、优化的资源配置方案，提高用户体验和满意度，通过基于历史交易数据构建目标资源配置模型，并利用用户兴趣分布领域集合进行资源配置分析，可以实现自动化的资源配置，避免了人工干预的繁琐和错误，通过对多个虚拟实体进行资源数据提取，并基于资源数据类型集合对元宇宙进行资源配置信息提取，可以实现更加智能高效的资源配置，优化资源利用率，提高资源效率。

附图说明

图1为本发明实施例中基于元宇宙的资源智能匹配方法的一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中对线上行为数据进行虚拟实体匹配的流程图；

图3为本发明实施例中对多个虚拟实体进行资源数据提取的流程图；

图4为本发明实施例中对资源数据集合进行分类的流程图；

图5为本发明实施例中基于元宇宙的资源智能匹配系统的一个实施例示意图；

图6为本发明实施例中基于元宇宙的资源智能匹配设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种基于元宇宙的资源智能匹配方法及相关装置，用于提高在元宇宙中资源智能匹配的效率与准确率。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中基于元宇宙的资源智能匹配方法的一个实施例包括：

S101、获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并通过初始用户信息生成用户兴趣分布领域集合；

可以理解的是，本发明的执行主体可以为基于元宇宙的资源智能匹配系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，常见的方式包括用户注册信息、用户行为轨迹以及用户社交关系等。用户注册信息可以包括用户的基本个人资料、偏好设置等信息，可通过注册页面或者第三方授权等方式获取。用户行为轨迹则服务器通过监控用户在元宇宙中的游戏、社交娱乐以及消费行为，记录用户浏览、搜索、购买等活动，进而生成用户行为数据集合。用户社交关系则可通过监控用户在元宇宙中的社交互动，获取用户之间的社交网络数据，如好友、关注、群组等信息。基于获取的初始用户信息，可以采用多种方法生成用户兴趣分布领域集合。其中，一种常见的方法是利用机器学习算法，对用户行为数据进行分析和挖掘，从中提取用户在不同领域的兴趣分布特征。比如，可以利用聚类分析、分类算法等方法来寻找用户行为数据中的规律和模式，找出用户感兴趣的领域和主题。同时，还可以将用户行为数据与用户社交关系数据结合起来分析，从中推断用户的人际兴趣关系。对于一些目标用户没有明确的行为数据，我们服务器通过群体的数据研究进行推算，推算出可能的兴趣方向。例如，以一个旅游应用为例，可以利用用户浏览记录、搜索记录、评论记录等行为数据，对用户喜欢的目的地、旅游方式、餐饮、景点等方面进行挖掘。此外，还可以结合用户社交关系数据，推断出用户所在的社交网络中有哪些与旅游相关的兴趣点。

S102、采集目标用户在元宇宙中的线上行为数据，并对线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体；

具体的，采集目标用户在元宇宙中的线上行为数据，可通过多种途径实现。其中，采用游戏日志、网络流量监测器等工具，监控用户在元宇宙中的行为、交互数据，记录下用户在游戏或社交媒体中的活动轨迹。这些数据包括用户行为、动作、操作记录、互动行为等，存储格式可以是文本型、图像形式或是其他多种数据形式。通过这些数据，服务器进一步了解用户的行为特征，从而更好地理解用户需求，为用户提供更好的服务。服务器对于采集到的线上行为数据，需要进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体。这需要运用自然语言处理、机器学习等多种技术和手段。虚拟实体可以是物体、角色、事件等，是根据用户行为数据建立起来的虚拟对象，代表了用户在元宇宙中的真实身份。虚拟实体的生成过程服务器通过提取用户在元宇宙中的关键行为、研究其行为特征，运用机器学习算法和自然语言处理等技术来识别用户行为特征，利用分析和挖掘技术来生成对应的多个虚拟实体，进而为用户提供更好的服务。例如，以一个社交媒体应用为例，通过收集用户的点赞、转发、评论、私聊等行为，可以识别出用户的社交行为特征，推断出用户的兴趣和需求。服务器通过研究用户的社交关系网络，挖掘出用户所在的社交圈子，分析圈子内各个用户的相似特征和交互行为。可以根据这些数据，构建出对应的虚拟角色和场景，帮助用户更好地互动和交流，提供更personalized的服务。

S103、对多个虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；

具体的，对多个虚拟实体进行资源数据提取前，服务器将虚拟实体按照其类型进行分类。这需要通过对虚拟实体的属性、特征进行分析和分类来实现。例如，在社交媒体应用中，虚拟实体可能包括用户、帖子、评论等，可以根据这些实体的属性和特征来对其进行分类。在分类完成后，可以针对不同的虚拟实体类型，采用不同的数据提取方法和算法。服务器对于不同类型的虚拟实体，可以采用多种数据提取方法和技术。例如，对于文本型实体，可以利用自然语言处理技术对其内容进行分析和提取。具体而言，可以使用关键词提取、实体识别、情感分析等技术，从文本中提取出主题、关键词、实体等信息。例如，在图书电商应用中，可以提取书籍的作者、出版社、出版日期、摘要等信息。对于图像型实体，可以利用图像处理和计算机视觉技术，对虚拟实体图像进行分析和提取。例如，在服装电商应用中，可以对服装图像进行目标检测、图像分类、颜色提取等处理，用来实现衣服的图像识别和自动分类，从而生成可供用户选择的服装类型。对于视频型实体，可以使用视频处理和摄像机计算技术，对虚拟实体的视频内容进行分析和提取。例如，在游戏应用中，可以利用视频处理技术来对游戏的画面进行分析、提取，从而提供更好的游戏体验。

S104、对资源数据集合进行分类，确定对应的资源数据类型集合，并基于资源数据类型集合对元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；

具体的，对资源数据集合进行分类，需要根据资源的类型和属性对其进行分析和分类。这需要通过多种算法和技术，例如机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。通过这些方法，可以从资源数据集合中提取出不同种类的资源，如音乐、视频、图片、文本等，并对每种类型的资源进行分类，确定其属性和特征。服务器确定对应的资源数据类型集合后，服务器基于资源数据类型集合对元宇宙进行资源配置信息提取。这需要针对每种资源类型，分析其在元宇宙中的分布情况、使用情况、流行度和其他相关信息。通过这些分析，可以了解到用户对不同资源类型的需求和偏好，进而根据这些信息设计出更加个性化、符合用户需求的资源配置方案。例如，在音乐应用中，可以对不同类型的音乐进行分类，如流行歌曲、古典音乐、民族音乐等。通过分析用户对不同音乐类型的喜好，可以了解到用户的音乐兴趣和需求。同时，可以对不同类型的音乐进行流行度分析，了解到不同类型音乐的受欢迎程度。基于这些信息，可以针对性地为用户提供更加符合其需求和兴趣的音乐资源，提供更优质的服务。最后，基于资源数据类型集合进行资源配置信息提取，可以生成目标资源配置信息。这服务器将资源数据类型集合与元宇宙中的资源分布情况、使用情况、用户需求等信息相结合，生成个性化的资源配置方案。本实施例中，通常需要采用专门的算法和技术，如优化算法、多目标决策等。同时，还需要对元宇宙中的资源进行实时更新和分析，以保证资源配置方案的高效性和实用性。

S105、获取多个历史用户在元宇宙中的历史交易数据集合，并通过历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；

具体的，获取历史用户在元宇宙中的历史交易数据集合一般需要通过交易日志、交易数据分析工具等。这些数据通常包括用户的购买记录、交易价格、购买时间、交易地点等。通过这些数据，我们可以了解到用户在元宇宙中的消费行为、购买力、交易习惯等。服务器基于历史交易数据集合进行模型构建，通常需要选用合适的算法和技术。这里主要分为两个阶段：数据预处理和模型构建。在数据预处理阶段，我们需要对交易数据进行清洗、提取、归一化等处理，以便于后续的分析和模型构建。在模型构建阶段，可以使用多种算法和技术来构建模型，如分类模型、聚类模型、关联规则模型等。例如，在游戏应用中，我们服务器通过历史用户的交易记录，分析用户的游戏角色、游戏道具、游戏装备等出售情况，观察用户的消费偏好和购买力度。可以构建一个基于用户消费习惯和偏好的资源配置模型，通过该模型来进行虚拟资源配置和出售，以更好地适应用户的需求和兴趣。最后，基于历史交易数据集合进行模型构建，可以生成目标资源配置模型。这需要从历史数据中发掘出潜在的模式和规律，根据用户的需求和偏好构建出相应的资源配置模型。

S106、将目标资源配置数据信息以及用户兴趣分布领域集合输入目标资源配置模型进行资源配置分析，生成对应的资源配置分析结果。

具体的，将目标资源配置数据信息以及用户兴趣分布领域集合输入资源配置模型，服务器将这些数据信息进行预处理和特征提取。例如，可以使用自然语言处理技术对文本信息进行分析和提取，使用计算机视觉技术对图片信息进行分析和提取。将处理得到的数据输入到模型中，可以进行资源配置分析，提供用户对应的资源配置结果。服务器在输入后，可以采用多种算法和技术对目标资源配置进行分析。例如，可以使用聚类分析算法对用户兴趣分布领域集合进行聚类，根据聚类结果对每个用户进行分组，以便于更好地为每个用户提供相应的资源配置建议。同时，可以使用关联规则挖掘算法，挖掘出用户在购买不同类资源的情况，以便于为用户提供更好的资源组合方案。例如，在虚拟森林的应用中，可以将用户的兴趣集合分为文化、娱乐、科技等不同领域。可以使用聚类分析算法对每个用户的兴趣进行聚类，确定用户的兴趣分布情况。在对用户的兴趣进行聚类后，可以为用户提供相应的虚拟环境配置建议，以满足其需求和兴趣。最后，基于输入的目标资源配置数据信息和用户兴趣分布领域集合，可以生成对应的资源配置分析结果。这需要通过含有多个算法和方法的资源配置模型，将输入数据处理并进行分析，最终得到适合用户的资源配置结果。在生成结果时，可以根据用户的兴趣分布、历史交易记录等不同因素进行考量。

本发明实施例中，获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并生成用户兴趣分布领域集合；采集目标用户的线上行为数据，对线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成多个虚拟实体；对多个虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；对资源数据集合进行分类，确定资源数据类型集合，对元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；获取多个历史用户在元宇宙中的历史交易数据集合，并通过历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；将目标资源配置数据信息及用户兴趣分布领域集合输入目标资源配置模型进行资源配置分析，生成资源配置分析结果。在本发明中，通过获取用户的初始用户信息和采集用户在元宇宙中的线上行为数据，可以更好地了解用户需求和行为模式，从而提供更加个性化、优化的资源配置方案，提高用户体验和满意度，通过基于历史交易数据构建目标资源配置模型，并利用用户兴趣分布领域集合进行资源配置分析，可以实现自动化的资源配置，避免了人工干预的繁琐和错误，通过对多个虚拟实体进行资源数据提取，并基于资源数据类型集合对元宇宙进行资源配置信息提取，可以实现更加智能高效的资源配置，优化资源利用率，提高资源效率。

在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：

（1）获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并对初始用户信息进行信息编码，生成对应的用户编码；

（2）对用户编码进行用户兴趣领域匹配，得到对应的用户兴趣分布领域集合。

具体的，服务器获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，需要通过多种渠道和工具。例如，可以使用游戏或应用程序的注册信息，获取用户的基本信息，如姓名、性别、年龄等。同时，服务器通过用元宇宙中的虚拟世界交互行为，挖掘用户兴趣，了解其购买行为，如购买的虚拟物品或转移的虚拟货币等。服务器将这些信息进行编码，生成对应的用户编码。服务器对用户编码进行用户兴趣领域匹配，服务器通过对编码进行特征提取和模式识别来实现。例如，可以使用自然语言处理技术，对文本信息进行监管和提取，利用机器学习算法来构建文本分类模型。同时，也可以使用计算机视觉技术，对用户名和用户头像进行分析和解码，得到更加丰富的用户信息。通过这些方法，可以将用户编码与其在元宇宙中的兴趣领域进行匹配，得到对应的用户兴趣分布领域集合。例如，在卡牌游戏应用中，服务器通过用户充值记录和交易记录，分析当前用户的游戏道具和卡牌的收集情况，以及用户在游戏中的卡组构造和战斗记录，根据这些信息将用户编码与用户兴趣领域进行匹配，得到用户在角色扮演游戏、战略卡牌游戏、聊天社交等领域的兴趣分布，进而为用户提供个性化的游戏配置、游戏商品、社交互动等方案。

在一具体实施例中，如图2所示，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

S201、采集目标用户在元宇宙中的线上行为数据，并对线上行为数据进行行为聚类分析，生成行为聚类分析结果；

S202、通过行为聚类分析结果对元宇宙进行行为区域分析，生成对应的多个目标元宇宙区域；

S203、分别对每个目标元宇宙区域进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体。

具体的，服务器采集目标用户在元宇宙中的线上行为数据需要使用相应的工具和平台。例如，可以使用游戏应用程序、社交网络平台、智能家居设备等采集用户在元宇宙中的行为数据，如用户在元宇宙中的浏览记录、游戏行为、社交互动等。需要对采集得到的行为数据进行预处理，提取行为特征，如时间戳、行为类型、行为地点等。最后，通过聚类算法对行为数据进行分析，生成行为聚类分析结果。服务器通过行为聚类分析结果对元宇宙进行行为区域分析，需要结合行为区域的地理位置、时间分布等因素进行考虑。在此基础上，可以根据聚类结果进行行为区域分析，划分出多个目标元宇宙区域，以便于更好地为用户提供虚拟服务和配置资源。例如，在虚拟城市应用中，服务器通过聚类算法对用户在虚拟城市中的行为进行分析，如虚拟购物、虚拟旅游、虚拟社交等。可以划分出多个目标虚拟城市区域，依据聚类分析结果将虚拟城市划分为商业区、游乐区、社交区等不同区域，在给不同区域配置元素的时候，能对用户的兴趣和目的有更好的转化和满足。最后，在分别对每个目标元宇宙区域进行虚拟实体匹配，可以根据区域中的特定规则和描述信息，为该区域匹配适合的虚拟实体。例如，在城市市中心的商业区，对应的虚拟实体可匹配为高档品牌商店、人流互动互动区、餐厅酒吧等；在城市郊区的游乐区，对应的虚拟实体可匹配为主题公园、游乐设施、小吃摊等。

在一具体实施例中，如图3所示，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：

S301、基于用户兴趣分布领域集合对多个虚拟实体进行资源类型提取，得到对应的多个资源类型；

S302、基于多个资源类型对元宇宙进行资源数据提取，生成对应的资源数据集合。

具体的，服务器基于用户兴趣分布领域集合对多个虚拟实体进行资源类型提取，可以使用自然语言处理技术和数据挖掘技术。具体地，可以首先对用户兴趣分布领域集合进行聚类，将其划归为不同的兴趣领域。通过对多个虚拟实体进行语义解析和文本挖掘，将虚拟实体所属的兴趣领域进行提取和匹配。在此基础上，可以得到对应的多个资源类型。例如，在一个虚拟森林的应用中，用户兴趣分布领域集合被聚类为文化、游乐和科技三个兴趣领域。对应的虚拟实体可以是博物馆、主题公园、智能展览馆等。通过语义解析和文本挖掘，可以得到对应的资源类型为文化艺术、游乐设施和科技展示。可以根据资源类型为用户提供更多的虚拟服务和资源配置。服务器根据多个资源类型对元宇宙进行资源数据提取，生成对应的资源数据集合，需要运用多种技术和手段。例如，可以利用计算机视觉技术和数据挖掘技术，从虚拟实体中提取与资源类型相关的图片、视频、文本等多种数据。同时，可以利用机器学习算法和深度学习算法对数据进行分析和特征提取，从而生成对应的资源数据集合。例如，在一个元宇宙的电影应用中，基于多个资源类型可以对电影数据进行提取。对于文化艺术类电影，可以提取电影名称、导演、演员等相关信息；对于科技类电影，可以提取电影主题、科技元素等相关信息；对于动作冒险类电影，可以提取电影名称、主角、剧情等相关信息。根据上述信息，可以对元宇宙进行电影数据集合的提取和配置，为用户提供更加符合其兴趣和需求的电影服务。

在一具体实施例中，如图4所示，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：

S401、对资源数据集合进行语义分析，得到多个语义标识信息；

S402、通过多个语义标识信息进行数据类型匹配，生成资源数据类型集合；

S403、对资源数据类型集合进行数据提取算法匹配，确定初始数据提取算法；

S404、对初始数据提取算法进行规则配置，生成目标数据提取算法；

S405、通过目标数据提取算法对元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息。

具体的，服务器对资源数据集合进行语义分析，可以使用自然语言处理技术或计算机视觉技术。具体地，可以提取资源数据集合中的文本、图片、视频等内容，通过自然语言理解或图像识别技术，将其转化为语义标签。例如，对于电影数据集合，可以将导演、演员、剧情等内容提取出来，并进行语义标识。服务器通过多个语义标识信息进行数据类型匹配，可以将其转化为对应的资源数据类型集合。例如，在电影数据中，通过语义分析提取出来的导演、演员、剧情等语义标识可以转化为导演类型、演员类型、剧情类型等资源数据类型。服务器对资源数据类型集合进行数据提取算法匹配，需要根据数据类型特点和数据来源等因素进行选择。例如，可以选择图像分类算法对图片数据进行分析和特征提取；可以选择文本分类算法对文本数据进行特征提取和分类；可以选择神经网络算法对多种数据进行综合分析和分析。服务器对初始数据提取算法进行规则配置，生成目标数据提取算法。在此过程中，需要考虑各种不同数据类型的频次、出现规律等因素，以便更加准确地提取相关数据信息。服务器通过目标数据提取算法对元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息。例如，在一个电影资源库应用中，服务器通过语义标识信息对电影数据进行分析和特征提取。根据电影名称、导演、演员等语义标识信息，服务器通过数据提取算法提取出电影时长、评分、票房等相关数据信息。通过以上方法提取，可以得到目标资源配置信息，为用户提供更加符合其需求的电影资源服务。

在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：

（1）获取多个历史用户在元宇宙中的历史交易数据集合，并对多个历史用户进行用户类型构建，生成多个用户类型；

（2）基于多个用户类型，通过历史交易数据对多个历史用户进行资源配置权重匹配，生成每个历史用户对应的资源配置权重；

（3）通过每个历史用户对应的资源配置权重以及历史交易数据集合构建资源配置模型，生成目标资源配置模型。

需要说明的是，获取多个历史用户在元宇宙中的历史交易数据集合，服务器通过提供程序接口或者直接获取区块链上相关交易数据的方式获取。对于多个历史用户进行用户类型构建，服务器通过对历史用户在元宇宙中的交易行为的分析，通过算法或者机器学习的方式，将这些历史用户划分为不同的用户类型，比如收藏者、投资者、旅游者等等，从而为后续的资源配置权重匹配提供指导。通过历史交易数据对多个历史用户进行资源配置权重匹配，可以先将每个历史用户对应的多个交易数据对应到不同的用户类型上，再通过一定的算法对不同用户类型的交易数据进行加权和归一化，得到每种用户类型在各种资源配置项上的权重，再通过权重分配方式，计算出每个历史用户对应的资源配置权重。通过每个历史用户对应的资源配置权重以及历史交易数据集合构建资源配置模型，可以利用机器学习等技术对历史交易数据和资源配置权重进行处理和训练，最终得到目标资源配置模型，并在元宇宙中进行测试和优化。例如，服务器在某个元宇宙中有多个历史用户，我们可以先通过接口或者直接获取相关用户在元宇宙的历史交易数据集合。我们通过算法的方式将这些历史用户划分为不同的用户类型，比如投资者、收藏者等等。服务器服务器对每类用户，将其在元宇宙中的历史交易进行权重匹配，得到不同用户类型在各种资源配置项上的权重，并通过权重分配方式，计算每个历史用户对应的资源配置权重。通过将历史交易数据和权重作为训练数据，可以构建出资源配置模型，并在元宇宙中进行测试和优化，最终得到目标资源配置模型来指导不同历史用户的资源配置。从元宇宙平台的交易记录中收集数据，包括用户之间的交易记录和与平台的交易记录。此外，还可以从区块链等方式获取数字货币交易的记录。在获取到历史用户交易数据集合之后，需要对多个历史用户进行用户类型构建。这服务器通过对历史用户的交易行为进行分析而得出，例如交易频率、交易金额和交易品种等。通过这些特征，可以将用户分为不同的类型。将历史交易数据用于资源配置权重匹配。这服务器通过对历史交易数据进行分类并将其与特定的用户类型匹配来完成。通过将特定的交易与特定的用户类型关联，可以获得每个用户对应的资源配置权重。基于每个历史用户对应的资源配置权重构建资源配置模型。这服务器通过多种方式进行，例如使用机器学习算法和统计模型。不同的方法将产生不同的分析结果，用户可以根据实际情况选择最合适的方法。通过生成每个历史用户对应的资源配置权重以及历史交易数据集合构建目标资源配置模型。通过分析目标资源配置模型，用户可以了解资源配置的优势和不足，并能够对其作出有意义的改进。例如，一个社交媒体平台可以使用上述方法来对其历史用户数据进行分析，以确定不同类型用户对于资源配置的不同需求。通过识别这些需求并针对性的调整配置，可以提高用户满意度并提高平台的业绩。

在一具体实施例中，执行通过历史交易数据对多个历史用户进行资源配置权重匹配步骤的过程可以具体包括如下步骤：

（1）对多个用户类型进行用户特征提取，生成多个用户特征；

（2）基于多个用户特征对历史交易数据进行数据集划分，生成多个子交易数据集；

（3）通过每个子交易数据集分别对每个历史用户进行资源配置权重计算，生成每个历史用户对应的资源配置权重。

具体的，对多个用户类型进行用户特征提取，可以采用多种标准化和特征提取技术。例如，可以使用主成分分析和因子分析的技术来减少和提取具有代表性的特征。同时，还可以使用数据挖掘和机器学习算法来分析用户数据中的有用信息。将多个用户特征提取出来之后，服务器将历史交易数据划分为多个子交易数据集。这服务器通过多种方式来划分，例如按照时间、交易类型和交易金额等方式进行。分别对每个子交易数据集进行资源配置权重计算，可以获得每个历史用户对应的资源配置权重。计算资源配置权重的具体方法可以根据具体需求来确定。例如，可以使用基于历史交易数据和用户特征的线性回归模型或非线性回归模型来计算每个历史用户对应的资源配置权重。同时，还可以使用机器学习算法来预测每个历史用户对应的资源配置权重。例如，一个电商平台可以使用上述方法来对其历史用户数据进行分析，以确定不同类型用户对于资源配置的不同需求。服务器将历史交易数据划分为多个子交易数据集，例如按照不同的商品类别，然后针对每个子交易数据集计算每个历史用户对应的资源配置权重。通过这种方式，可以更好地理解用户需求并进行资源配置的优化。从交易记录中提取交易频率和金额等行为特征，以及从用户的个人信息中提取地理位置和年龄等属性特征。通过对这些特征进行分析，可以将用户划分为不同的类型，例如高消费用户和低消费用户。服务器对历史交易数据进行数据集划分。这服务器通过将历史交易数据划分为多个子交易数据集，每个子交易数据集包含特定类型的交易记录。例如，将高消费用户的交易记录划分为一个子交易数据集，将低消费用户的交易记录划分为另一个子交易数据集。服务器通过每个子交易数据集分别对每个历史用户进行资源配置权重计算。这服务器通过对每个用户在特定子交易数据集中的交易记录进行分析而得出，例如计算每个用户在子交易数据集中的交易金额和频率之比，并将其作为该用户在该子交易数据集中的资源配置权重。通过这种方式，可以为每个用户生成对应的资源配置权重。服务器将每个历史用户对应的资源配置权重进行整合，以生成最终的资源配置权重。这服务器通过加权平均法等方式进行。例如，一个电商平台可以使用上述方法来对历史用户数据进行分析。例如，将用户按照消费金额和消费频率等特征划分为高消费用户和低消费用户，通过对每个子交易数据集进行分析，可以为每个历史用户生成其对应的资源配置权重。通过这种方式，电商平台可以为每个用户提供更加个性化的服务和推荐，从而提高用户满意度和平台的业绩。

上面对本发明实施例中基于元宇宙的资源智能匹配方法进行了描述，下面对本发明实施例中基于元宇宙的资源智能匹配系统进行描述，请参阅图5，本发明实施例中基于元宇宙的资源智能匹配系统一个实施例包括：

获取模块501，用于获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并通过所述初始用户信息生成用户兴趣分布领域集合；

匹配模块502，用于采集所述目标用户在所述元宇宙中的线上行为数据，并对所述线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体；

提取模块503，用于对多个所述虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；

分类模块504，用于对所述资源数据集合进行分类，确定对应的资源数据类型集合，并基于所述资源数据类型集合对所述元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；

构建模块505，用于获取多个历史用户在所述元宇宙中的历史交易数据集合，并通过所述历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；

分析模块506，用于将所述目标资源配置数据信息以及所述用户兴趣分布领域集合输入所述目标资源配置模型进行资源配置分析，生成对应的资源配置分析结果。

通过上述各个组成部分的协同合作，获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并生成用户兴趣分布领域集合；采集目标用户的线上行为数据，对线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成多个虚拟实体；对多个虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；对资源数据集合进行分类，确定资源数据类型集合，对元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；获取多个历史用户在元宇宙中的历史交易数据集合，并通过历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；将目标资源配置数据信息及用户兴趣分布领域集合输入目标资源配置模型进行资源配置分析，生成资源配置分析结果。在本发明中，通过获取用户的初始用户信息和采集用户在元宇宙中的线上行为数据，可以更好地了解用户需求和行为模式，从而提供更加个性化、优化的资源配置方案，提高用户体验和满意度，通过基于历史交易数据构建目标资源配置模型，并利用用户兴趣分布领域集合进行资源配置分析，可以实现自动化的资源配置，避免了人工干预的繁琐和错误，通过对多个虚拟实体进行资源数据提取，并基于资源数据类型集合对元宇宙进行资源配置信息提取，可以实现更加智能高效的资源配置，优化资源利用率，提高资源效率。

上面图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的基于元宇宙的资源智能匹配系统进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中基于元宇宙的资源智能匹配设备进行详细描述。

图6是本发明实施例提供的一种基于元宇宙的资源智能匹配设备的结构示意图，该基于元宇宙的资源智能匹配设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）610（例如，一个或一个以上处理器）和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对基于元宇宙的资源智能匹配设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在基于元宇宙的资源智能匹配设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作。

基于元宇宙的资源智能匹配设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如Windows Serve，MacOS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的基于元宇宙的资源智能匹配设备结构并不构成对基于元宇宙的资源智能匹配设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种基于元宇宙的资源智能匹配设备，所述基于元宇宙的资源智能匹配设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述基于元宇宙的资源智能匹配方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于元宇宙的资源智能匹配方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例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（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（randomacceS memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，所述基于元宇宙的资源智能匹配方法包括：

获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并通过所述初始用户信息生成用户兴趣分布领域集合；

采集所述目标用户在所述元宇宙中的线上行为数据，并对所述线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体；

对多个所述虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；

对所述资源数据集合进行分类，确定对应的资源数据类型集合，并基于所述资源数据类型集合对所述元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；

获取多个历史用户在所述元宇宙中的历史交易数据集合，并通过所述历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；

将所述目标资源配置数据信息以及所述用户兴趣分布领域集合输入所述目标资源配置模型进行资源配置分析，生成对应的资源配置分析结果。

2.根据权利要求1所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，所述获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并通过所述初始用户信息生成用户兴趣分布领域集合，包括：

获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并对所述初始用户信息进行信息编码，生成对应的用户编码；

对所述用户编码进行用户兴趣领域匹配，得到对应的用户兴趣分布领域集合。

3.根据权利要求1所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，所述采集所述目标用户在所述元宇宙中的线上行为数据，并对所述线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体，包括：

采集所述目标用户在所述元宇宙中的线上行为数据，并对所述线上行为数据进行行为聚类分析，生成行为聚类分析结果；

通过所述行为聚类分析结果对所述元宇宙进行行为区域分析，生成对应的多个目标元宇宙区域；

分别对每个所述目标元宇宙区域进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体。

4.根据权利要求1所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，所述对多个所述虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合，包括：

基于所述用户兴趣分布领域集合对多个所述虚拟实体进行资源类型提取，得到对应的多个资源类型；

基于多个所述资源类型对所述元宇宙进行资源数据提取，生成对应的资源数据集合。

5.根据权利要求1所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，所述对所述资源数据集合进行分类，确定对应的资源数据类型集合，并基于所述资源数据类型集合对所述元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息，包括：

对所述资源数据集合进行语义分析，得到多个语义标识信息；

通过多个所述语义标识信息进行数据类型匹配，生成资源数据类型集合；

对所述资源数据类型集合进行数据提取算法匹配，确定初始数据提取算法；

对所述初始数据提取算法进行规则配置，生成目标数据提取算法；

通过所述目标数据提取算法对所述元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息。

6.根据权利要求1所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，所述获取多个历史用户在所述元宇宙中的历史交易数据集合，并通过所述历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型，包括：

获取多个历史用户在所述元宇宙中的历史交易数据集合，并对多个所述历史用户进行用户类型构建，生成多个用户类型；

基于多个所述用户类型，通过所述历史交易数据对多个所述历史用户进行资源配置权重匹配，生成每个所述历史用户对应的资源配置权重；

通过每个所述历史用户对应的资源配置权重以及所述历史交易数据集合构建资源配置模型，生成目标资源配置模型。

7.根据权利要求6所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法，其特征在于，所述基于多个所述用户类型，通过所述历史交易数据对多个所述历史用户进行资源配置权重匹配，生成每个所述历史用户对应的资源配置权重，包括：

对多个所述用户类型进行用户特征提取，生成多个用户特征；

基于多个所述用户特征对所述历史交易数据进行数据集划分，生成多个子交易数据集；

通过每个所述子交易数据集分别对每个所述历史用户进行资源配置权重计算，生成每个所述历史用户对应的资源配置权重。

8.一种基于元宇宙的资源智能匹配系统，其特征在于，所述基于元宇宙的资源智能匹配系统包括：

获取模块，用于获取目标用户在元宇宙中的初始用户信息，并通过所述初始用户信息生成用户兴趣分布领域集合；

匹配模块，用于采集所述目标用户在所述元宇宙中的线上行为数据，并对所述线上行为数据进行虚拟实体匹配，生成对应的多个虚拟实体；

提取模块，用于对多个所述虚拟实体进行资源数据提取，得到资源数据集合；

分类模块，用于对所述资源数据集合进行分类，确定对应的资源数据类型集合，并基于所述资源数据类型集合对所述元宇宙进行资源配置信息提取，生成目标资源配置信息；

构建模块，用于获取多个历史用户在所述元宇宙中的历史交易数据集合，并通过所述历史交易数据集合进行模型构建，生成目标资源配置模型；

分析模块，用于将所述目标资源配置数据信息以及所述用户兴趣分布领域集合输入所述目标资源配置模型进行资源配置分析，生成对应的资源配置分析结果。

9.一种基于元宇宙的资源智能匹配设备，其特征在于，所述基于元宇宙的资源智能匹配设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于元宇宙的资源智能匹配设备执行如权利要求1-7中任一项所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于元宇宙的资源智能匹配方法。