[發明專利]移動社交網絡中基于時空行為模式的用戶興趣模型構建方法

有效

• 申請號: 201510695412.6
• 申請日: 2015-10-23
• 公開（公告）號: CN105373591B
• 公開（公告）日: 2019-05-14
• 發明（設計）人: 蔣昌俊;閆春鋼;程久軍
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q50/00;G06K9/62
• 代理公司: 上海科律專利代理事務所(特殊普通合伙) 31290
• 代理人: 葉鳳

一種移動社交網絡中基于時空行為模式的用戶興趣模型構建方法，其特征在于，研究基于用戶時空行為模式構建表征用戶興趣偏好的興趣模型，通過現有的用戶在移動社交網絡數據去構建用戶興趣模型，同時挖掘填充模型中的空缺項，挖掘用戶在不同行為模式下對不同主題的興趣度，從而幫助用戶過濾不感興趣的信息，提高個性化服務質量，改善信息過載問題，增強用戶體驗。

背景技術

一般地，個性化推薦技術包括用戶興趣建模、項目匹配、推薦等幾個階段。其中用戶興趣模型是個性化服務的基礎和核心，為了提供個性化服務，必須研究用戶的個性化需求，獲取、分析用戶的信息，建立合適的用戶興趣模型來表示用戶的興趣偏好。準確、合適的用戶興趣模型是個性化推薦的基礎和前提，是提供個性化服務質量的保證。簡單的講，用戶興趣建模是發現和管理用戶興趣、需求或習慣等相關知識的過程，最后產生一個存儲或者描述用戶興趣偏好的模型，稱之為用戶興趣模型。用戶興趣模型是推薦系統得到個性化推薦結果的主要知識依據，其描述的用戶興趣偏好很大程度上決定推薦什么，所以說用戶興趣模型也是個性化推薦的基礎。Y.Zhang和J.Koren等人在總結他們的實驗結論時也提到，影響個性化服務質量的首要因素在于信息及其相關模型的表示，其次是算法復雜性的影響。所以個性化服務中，關鍵技術之一就是用戶興趣模型的構造。學者應曉敏闡述了用戶興趣建模在面向Internet個性化服務中的重要性，認為個性化服務系統主要包括用戶信息收集模塊、用戶建模模塊和個性化服務模塊，同時圍繞用戶建模總結了用戶模型的表示方法，分析了用戶建模的信息來源，并對用戶建模技術進行了歸納和分類，用戶建模時需要考慮模型的易用性、靈活性、可更新性和可修改性，同時也能跟蹤用戶興趣的變化。

作為個性化服務的基礎和核心，用戶興趣模型直接關系到個性化服務的質量。只有當用戶的興偏好以及用戶信息可以很好地被系統“理解”的時候，換言之系統能得到準確有效的用戶興趣模型之后，才可能提供理想的個性化服務。所以從用戶信息中發現用戶興趣，構建用戶興趣模型，即用戶興趣建模，也就成為了個性化服務的核心和關鍵技術。用戶興趣模型是推薦系統產生個性化推薦的主要知識依據，其發現用戶真實興趣偏好的能力在很大程度上決定了推薦的質量。對用戶建模的研究不僅對推薦系統本身至關重要，而且對促進電子商務的發展也具有重要意義。

對于用戶興趣模型的概念，不同的學者有不同的看法：

學者張丙奇在他的研究中認為，用戶興趣模型在個性化服務系統中表現為用戶的描述文件或用戶模型。

學者劉偉成等人使用用戶模型來用來表示用戶對特定主題信息的相對穩定的興趣需求，即用戶的信息需求自提交到注銷這段時間內，用戶信息需求的一體化描述，包括動態更新以精確反映用戶的特定興趣，用戶興趣模型的定義為：用戶興趣模型是用來捕捉用戶需求及其興趣點，并記錄、管理用戶興趣，描述用戶潛在的興趣及需求的模型。在圖書推薦領域，馬海兵等人采用的用戶興趣建模方法中，用戶興趣模型被形式化描述為一個由狀態集、反饋信息集和學習函數組成的三元組，提出一種通用的方法，將各種反饋信息融合統一，開發了一個科技文獻推薦系統，使用戶在盡可能少的參與下，完成用戶興趣模型的建立、學習和更新。蔣萍和崔志明在研究智能搜索引擎中用戶興趣模型時，將用戶模型定義為用于存儲用戶的興趣、存儲和管理用戶的行為歷史、存儲學習用戶行為的知識和進行相關推導的知識的功能集合。近似地，在文獻中用戶興趣模型被定義為：用戶興趣模型是指記錄、存儲用戶的興趣需求，并隨著需求調整進行動態更新的面向算法的，具有特定數據結構的、形式化的用戶描述。

發明內容

本發明旨在針對現有用戶興趣模型的不足，結合移動社交網絡的特點，研究基于用戶時空行為模式構建表征用戶興趣偏好的興趣模型，通過現有的用戶在移動社交網絡數據去構建用戶興趣模型，同時挖掘填充模型中的空缺項，挖掘用戶在不同行為模式下對不同主題的興趣度，從而幫助用戶過濾不感興趣的信息，提高個性化服務質量，改善信息過載問題，增強用戶體驗。

技術方案為：

一種移動社交網絡中基于時空行為模式的用戶興趣模型構建方法，其特征在于，包括如下步驟：