0;
[0079] (4)iphone4s手机壳苹果5s外壳超薄塑料磨砂保护硬壳黑白红潮男女简约年老女 性与用户甲的相反属性转化的字符串的相同字符个数为1;
[0080] (5)包邮男包加厚帆布双肩包男±包包休闲旅行包潮男包韩版男背包年老女性与 用户甲的相反属性转化的字符串的相同字符个数为0;
[0081 ] (6)茵曼2015夏装新款背屯、女夏外穿印花无袖衫夏季背屯、吊带8520300114年老女 性与用户甲的相反属性转化的字符串的相同字符个数为1;
[0082] (7)森谷鸟韩版潮2015春秋女帆布鞋松糕鞋高帮增高女鞋厚底布鞋子年老女性与 用户甲的相反属性转化的字符串的相同字符个数为2;
[0083] (8)大Sim韩国定制款夏装必备破桐纯色简约圆领宽松短袖女T恤年老女性与用户 甲的相反属性转化的字符串的相同字符个数为1;
[0084] (9)中老年女款夏装T恤雪纺衫上衣大码妈妈装宽松绣花短袖老年人衣服年老女 性与用户甲的相反属性转化的字符串的相同字符个数为3;
[0085] (10)小米2s手机保护壳二S后盖手机套潮小米2皮套外壳m2超薄硬翻盖包邮年老 女性与用户甲的相反属性转化的字符串的相同字符个数为0;
[0086] (11)韩国东大口 2015夏季新上女装时尚碎花宽松短袖雪纺蛋糕衫短款上衣年老 女性与用户甲的相反属性转化的字符串的相同字符个数为1;
[0087] 步骤S207:删除上述11个推荐结果中与用户甲的相反属性转化的字符串的相同字 符个数不为零的推荐结果；
[008引即删除：
[0089] 丸美防晒霜女防水正品激白防晒精华隔离乳SPF30防紫外线全身45g;
[0090] iphone4s手机壳苹果5s外壳超薄塑料磨砂保护硬壳黑白红潮男女简约；
[0091] 茵曼2015夏装新款背屯、女夏外穿印花无袖衫夏季背屯、吊带8520300114;
[0092] 森谷鸟韩版潮2015春秋女帆布鞋松糕鞋高帮增高女鞋厚底布鞋子；
[0093] 大Sim韩国定制款夏装必备破桐纯色简约圆领宽松短袖女T恤；
[0094] 中老年女款夏装T恤雪纺衫上衣大码妈妈装宽松绣花短袖老年人衣服；
[00%]韩国东大口 2015夏季新上女装时尚碎花宽松短袖雪纺蛋糕衫短款上衣；
[0096] 步骤S208:根据上述11个推荐结果序列剩余的推荐结果得到最终推荐结果序列：
[0097] (1)包邮新款大网鞋男凉鞋学生休闲运动鞋男夏季网布鞋男±加大码男鞋；
[009引 （2)中歌金立S7手机套化IFE7壳GN9006透明硅胶保护软套外壳配件后盖潮；
[0099] (3)包邮男包加厚帆布双肩包男±包包休闲旅行包潮男包韩版男背包；
[0100] (4)小米2s手机保护壳二S后盖手机套潮小米2皮套外壳m2超薄硬翻盖包邮；
[0101] 步骤S209:输出上述最终推荐结果序列。
[0102] 将最终推荐结果输出给用户的方式可W是现有推荐系统所采用的方式，也可W采 用其他的信息输出方式，譬如，如网页的方式、文件的方式。
[0103] 本应用实例将11推荐结果中与用户甲的相反属性的匹配度不为0的推荐结果删除 后剩下的推荐结果作为最终推荐结果，极大排除了与用户属性相矛盾的推荐结果，满足了 用户的个性化推荐的需要，提高推荐的准确率，提高了用户对推荐结果的采纳率，提升了推 荐系统对用户的价值。
[0104] -个实施例中个性化推荐系统，如图3所示，包括：
[0105] 推荐结果序列获取模块301，用于获取当前推荐系统向用户推荐的推荐结果序列；
[0106] 初次推荐结果序列获取模块302,用于在所述推荐结果序列中获取预设方向的预 设推荐个数个推荐结果作为初次推荐结果序列，所述预设推荐个数小于或等于所述推荐结 果序列中的推荐结果总数；
[0107] 属性查询模块303,用于根据所述用户的身份信息在相反属性知识库预先存储的 用户相反属性表中查询是否存储所述用户的相反属性；
[0108] 结果匹配模块304,用于当查询结果为是时，分别将所述初次推荐结果序列中的各 个推荐结果与所述用户的相反属性进行匹配；
[0109] 结果删除模块305,用于删除所述初次推荐结果序列中与所述用户的相反属性的 匹配结果符合预设条件的推荐结果；
[0110] 最终推荐结果序列获取模块306,用于根据所述初次推荐结果序列剩余的推荐结 果得到最终推荐结果序列；
[0111] 序列输出模块307，用于输出所述最终推荐结果序列。
[0112] 此外，在一个具体示例中，所述用户的身份信息包括用户ID，所述用户相反属性表 包括用户字段和用户相反属性字段，所述用户字段中存储用户ID，所述用户相反属性字段 中存储用户的相反属性，所述用户的相反属性根据所述用户的属性得到，所述用户的属性 包括用户的年龄、性别、职业、学历、专业、特长、爱好和地理位置中的任意一项或任意组合。
[0113] 相反属性知识库中的用户相反属性表包括用户字段、用户相反属性字段，用户字 段中存储用户ID，用户相反属性字段存储用户的相反属性。从相反属性知识库中检索出该 个用户的相反属性，是通过用户ID对相反属性知识库进行检索，当检索到相应用户ID时，贝U 取出该用户ID对应的用户的相反属性。用户的相反属性根据用户的属性得到，用户的属性 可W包括用户的年龄、性别、职业、学历、专业、特长、爱好和地理位置等与用户相关的信息， 满足多种应用需要。
[0114] 获取用户的相反属性步骤:首先查询用户的属性中关键字的反义词；当能查询到 反义词时，将该反义词作为用户的相反属性；当不能查询到反义词时，根据用户的属性中关 键字在数据库中查询距离所述关键字最远的同类型关键字作为用户的相反属性。其中，数 据库中事先存储有各种类型关键词及其之间的距离，运里的距离是指差异性，例如，同为学 历类型的关键词离"小学"距离最远的显然是"博±后"。
[0115] 如图3所示，在一个具体示例中，所述系统还包括属性获取模块308,用于当查询结 果为否时，判断所述用户是否为所述当前推荐系统的注册用户；
[0116] 当判定结果为是时，从所述当前推荐系统的所述用户的注册信息中获取所述用户 的属性，根据所述用户的属性得到所述用户的相反属性，将所述用户的相反属性存储在所 述相反属性知识库中；
[0117] 当判定结果为否时，生成一个信息采集窗口，采集所述用户的属性，根据所述用户 的属性得到所述用户的相反属性，将所述用户的相反属性存储在所述相反属性知识库中。
[0118] 例如从相反属性知识库中检索该个用户的相反属性，当从相反属性知识库中检索 不到该个用户或该个用户的相反属性时，则判断用户是否为推荐系统的注册用户，当用户 是注册用户，则查询用户的注册信息中的用户属性，根据用户的属性得到用户的相反属性 加入相反属性知识库，当用户不是注册用户，则弹出对话框询问用户，也可W是其他交互方 式获取或查询方式获取该个用户的属性，根据用户的属性得到用户的相反属性加入相反属 性知识库，如果用户的注册信息中没有用户属性信息时，也可W通过弹出对话框询问用户 或是其他交互方式获取该个用户的属性，根据用户的属性得到用户的相反属性加入相反属 性知识库。
[0119] 如图3所示，在一个具体示例中，所述结果匹配模块304包括：
[0120] 转化单元3041，用于分别将所述初次推荐结果序列中的各个推荐结果和所述用户 的相反属性转化为字符串；
[0121] 匹配单元3042,用于分别计算所述初次推荐结果序列中的各个推荐结果转化的字 符串与所述用户的相反属性转化的字符串的匹配度。
[0122] 初次推荐结果序列中的各个推荐结果和用户的相反属性都可W转化为成字符串， 计算两者匹配度的可W转化为字符串匹配度或相似度的计算，从一个推荐结果与该个用户 的相反属性的匹配度的大小可W看出该个推荐结果与该个用户的属性的矛盾程度，一个推 荐结果与该个用户的相反属性的匹配度越大则表明该个推荐结果与该个用户的属性的矛 盾程度越高。
[0123] 所述匹配度的计算可W转化为字符串匹配度或相似度的计算，可W采用已有的字 符串匹配度或相似度算法，譬如Edit距离法(编辑距离，就是用来计算从原串（S)转换到目 标串（t)所需要的最少的插入，删除和替换的数目。显然当一个语句编辑为另一个语句所需 的最少的插入，删除和替换的数目越小，则匹配度越大）、最大公共子串LCS法(显然两个语 句的最大公共子串越长，则运两个语句匹配度越大）；所述匹配度的计算也可W使用新的匹 配度的算法，譬如将两个字符串的公共的字符数作为匹配度的大小。
[0124] 如图3所示，在一个具体示例中，所述结果删除模块305包括：
[0125] 获取单元3051，用于分别获取所述初次推荐结果序列中的各个推荐结果转化的字 符串与所述用户的相反属性转化的字符串的相同字符个数；
[0126] 删除单元30