行中文分词和语义分析，获取语义主题。
[0079] 其中，中文分词是指利用中文分词算法将自然语言描述文本中的段落句子拆分为 词语。常用的中文分词算法包括最大匹配算法、最长均词算法和最小方差算法。
[0080] 语义分析是指统计汇总用户输入的段落句子中的每个词语与物品主题的相似程 度。设用户输入的段落中通过中文分词分析出段落包含n个词语，同时设预之前整理的物 品主题（例如动作片、惊悚片等等）有m个，分别为[1' 1，1'2，一1'111]，另外设词语1与物品主题 j的相关性为Pu词语与物品主题的相似性可以通过计算与物品主题在语料训练数据（例 如，电影的元数据剧情描述信息、用户的影评文本数据等等）中共现概率而获得，其公式表 示为：
[0081]
[0082] 其中，（^表示词语i在语料中出现的次数；Cj表示物品主题j在语料中出现的次 数；Cu为词语i与物品主题共同出现的次数。
[0083] 最终段落语句s与物品主题j的相似程度为：
[0084]
【主权项】
1. 一种基于问题引导的个性化推荐方法，包括两个步骤； 第一步骤：获取语义主题或行为主题W及构建多个问题引导树；其中， 根据用户输入的问题获取语义主题， 根据用户的浏览内容获取行为主题； 对用户行为数据、用户评分数据和物品元数据进行数据过滤，获取用户、物品和喜好程 度H元关系的多个物品主题，并基于遗传算法构建与所获取的多个物品主题一一对应的问 题引导树； 第二步骤；通过主题匹配确定问题引导树；其中， 根据所述语义主题或所述行为主题获取喜好主题； 将所述喜好主题与所述问题引导树进行匹配，确定与所述喜好主题相匹配的问题引导 树，根据所确定的问题引导树向用户进行问题输出，获取用户喜好数据从而进行个性化推 荐。
2. 如权利要求1所述的基于问题引导的个性化推荐方法，其中，在根据用户输入的问 题获取语义主题的过程中， 将用户输入的问题进行中文分词和语义分析，获取语义主题；其中， 在所述中文分词的过程中，利用中文分词算法将自然语言描述文本中的段落句子拆分 为词语；所述中文分词算法包括最大匹配算法、最长均词算法和最小方差算法； 在所述语义分析的过程中，统计用户输入的问题的段落句子中的每个词语与物品主题 的相似程度； 在所述获取语义主题的过程中，选取最大相似度主题为该语句的语义主题。
3. 如权利要求1所述的基于问题引导的个性化推荐方法，其中，在根据用户的浏览内 容获取行为主题的过程中， 根据用户的浏览内容获取用户行为； 根据所述用户行为获取用户对物品主题的喜好程度，并将用户喜好程度最大并且超过 预设阀值的物品主题作为行为主题。
4. 如权利要求1所述的基于问题引导的个性化推荐方法，其中， 根据用户对含有多个物品的列表中各物品的选择，获取用户最喜好的物品。
5. 如权利要求4所述的基于问题引导的个性化推荐方法，其中，在基于遗传算法构建 与所获取的多个物品主题一一对应的问题引导树的过程中， 对获取的每个物品主题所对应的用户评价数据集进行种群选择运算、交叉运算、变异 运算生成问题引导树；其中， 在所述种群选择运算的过程中，从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质个体；其中，在所 述种群选择运算的初始的阶段采用随机生成N个物品集进行所述交叉运算，在每次完成所 述交叉运算与所述变异运算后，从候选物品集随机选取N个物品集，并计算所述种群选择 运算中的物品集种群的平均适应度，其中，N大于1 ; 在所述交叉运算的过程中，每次随机选取任意两个物品集，并对任意两个物品进行交 换产生一个新的物品集，并且满足新生成的物品集中没有重复的物品； 在所述变异运算的过程中，对所述交叉运算后生成的任意物品集中的任意物品进行随 机选取更换，并且满足变异后的物品集中没有重复的物品，并获取变异后的物品集种群的 平均适应度。
6. 如权利要求5所述的基于问题引导的个性化推荐方法，其中， 根据所述交叉运算与所述变异运算生成的物品集种群的平均适应度、所述种群选择运 算中的物品集种群的平均适应度W及阀值，按照当前物品主题进行子节点用户群组分配， 生成问题引导树。
7. -种基于问题引导的个性化推荐系统，包括： 语义主题获取单元，用于根据用户输入的问题获取语义主题； 行为主题获取单元，用于根据用户的浏览内容获取行为主题； 主题获取单元，用于对用户行为数据、用户评分数据和物品元数据进行数据过滤，并获 取用户、物品和喜好程度H元关系的多个物品主题， 问题引导树生成单元，用于基于遗传算法构建与所获取的多个物品主题一一对应的问 题引导树； 喜好主题获取单元，用于根据所述语义主题或所述行为主题，获取喜好主题； 主题匹配单元，用于将所述喜好主题与所述问题引导森林进行匹配，确定与所述喜好 主题相匹配的问题引导树； 问题输出单元，用于根据确定的问题引导树向用户进行问题输出，获取用户喜好数据 从而进行个性化推荐。
8. 如权利要求7所述的基于问题引导的个性化推荐系统，其中， 所述主题获取单元根据用户对含有多个物品的列表中各物品的选择，获取用户最喜好 的物品。
9. 如权利要求8所述的基于问题引导的个性化推荐系统，其中，所述问题引导树生成 单元包括： 种群选择运算模块，用于从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质个体；其中，在所述种群 选择运算的初始的阶段采用随机生成N个物品集进行所述交叉运算，在每次完成所述交叉 运算与所述变异运算后，从候选物品集随机选取N个物品集，并计算所述种群选择运算中 的物品集种群的平均适应度，其中，其中，N大于1 ; 交叉运算模块，用于随机选取任意两个物品集，并对任意两个物品进行交换产生一个 新的物品集，并且满足新生成的物品集中没有重复的物品； 变异运算模块，用于对所述交叉运算后生成的任意物品集中的任意物品进行随机选取 更换，并且满足变异后的物品集中没有重复的物品，并获取变异后的物品集种群的平均适 应度。
10. 如权利要求9所述的基于问题引导的个性化推荐系统，其中，所述问题引导树生成 单元还包括： 用户群组分配模组，用于根据所述交叉运算与所述变异运算生成的物品集种群的平均 适应度、所述种群选择运算中的物品集种群的平均适应度W及预设阀值，按照当前物品主 题进行子节点用户群组分配，生成问题引导树。
【专利摘要】本发明提供一种基于问题引导的个性化推荐方法及系统，其中的方法包括：第一步骤：获取语义主题或行为主题以及构建多个问题引导树；其中，根据用户输入的问题获取语义主题；根据用户的浏览内容获取行为主题；对用户行为数据、用户评分数据和物品元数据进行数据过滤，获取多个物品主题，基于遗传算法构建与所获取的多个物品主题一一对应的问题引导树；第二步骤：通过主题匹配，确定问题引导树，根据语义主题或行为主题获取喜好主题；将喜好主题与问题引导树进行匹配，选取出与喜好主题相匹配的问题引导树，根据选取出的问题引导树向用户进行问题输出，获取用户喜好数据从而进行个性化推荐。利用本发明，能够解决用户冷启动问题，提高用户体验。
【IPC分类】G06F17-30, G06N3-12
【公开号】CN104572982
【申请号】CN201410856318
【发明人】邹存璐, 王菊, 孟令胜, 刘长虹
【申请人】东软集团股份有限公司
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2014年12月31日