[發明專利]基于深度學習的個性化政務服務推薦方法和系統

有效

• 申請號: 201710522480.1
• 申請日: 2017-06-30
• 公開（公告）號: CN107368549B
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 陳濤
• 申請（專利權）人: 華中科技大學鄂州工業技術研究院;華中科技大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06K9/62
• 代理公司: 武漢智嘉聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 42231
• 代理人: 黃君軍

一種基于深度學習的個性化政務服務推薦方法，包括：S1、通過獲取的獲取用戶獲取信息的途徑、習慣、愛好信息建立用于表達用戶個性化需求的個性化特征模式庫；S2、獲取統計公眾的現實需求與潛在的需求信息，通過步驟S1中個性化特征模式庫匹配公眾的現實需求與潛在的需求信息的需求模式，并將需求模式發送到個性化服務中心；S3、獲取用戶的需求信息，分析獲取用戶的需求對應的分類；在分類中獲取用戶的需求對應的細化功能信息；S4、在個性化服務中心中將各類信息進行個性特征數據結構設計；S5、對用戶的需求信息在個性化服務中心進行檢索，對用戶的現實需求或潛在需求進行響應。

技術領域

本發明涉及個性化推薦技術領域，特別涉及一種基于深度學習的個性化政務服務推薦方法和系統。

背景技術

隨著互聯網的應用與普及，公眾越來越多的通過政府實體大廳、政府門戶網站、政府服務熱線、手機、自助終端等等各種政務服務渠道獲取信息，對于政府而言，電子政務的主要目標之一就是加強在公眾心目中形象的自我宣傳，將政府“精簡、高效、廉潔”形象的總體目標落實到政府日常的工作中；執政為民，勤政愛民，更好的為公眾服務；增強

政府在公眾心目中的權威性，獲得公眾對政府的信賴、認同，及更多的理解與支持。

由于互聯網可以儲存海量信息，我國政府自1999年啟動“政府上網工程以來”，電子政務實施從外圍的基礎設施建設進入到基于社會化服務實施的新階段，在此階段，電子政務實施呈現出信息超載的加劇。信息資源呈現出爆炸式的增長，用戶在面對大量而且分散的信息時，很難滿足自身的需要，信息需求的特定性與信息資源的海量無序性形成矛盾，既浪費了公眾的時間，又降低了服務質量。在傳統的電子政務信息服務中，服務缺乏個性化、針對性、主動性，政府在向公眾提供信息時，往往是面向大眾的，具有一定的普適性，沒有更好的考慮用戶需求的復雜性與差別性，更沒有考慮到用戶深層次的需求，信息的提供停留在滿足表層需求的基礎之上。如何滿足公眾對信息需求的個性化要求，更好的體現以人為本，使政府網站設計具有自己的特色，從以政府為中心向以用戶為中心轉變，為公眾提供電子政務一站式服務，已經成為電子政務發展的熱點討論課題。針對這一情況，解決用戶信息需求多樣化、個性化的問題，要求政府利用這一平臺提供個性化推薦服務。

電子政務信息推薦服務是基于預測信息用戶需求偏好的分析，經過系統篩選整合，以達到主動為用戶提供關聯信息的服務目的。受到深度模型在其他領域的應用得到啟發，將深度網絡與傳統協同過濾的方法相結合，建立了一個新的深度混合模型用與推薦系統算法，設計了一個面向公眾的電子政務信息推薦服務。

發明內容

有鑒于此，本發明提出一種基于深度學習的個性化政務服務推薦方法和系統。

一種基于深度學習的個性化政務服務推薦方法，其包括如下步驟：

S1、獲取用戶獲取信息的途徑、習慣、愛好信息，通過獲取的獲取用戶獲取信息的途徑、習慣、愛好信息建立用于表達用戶個性化需求的個性化特征模式庫；

S2、獲取統計公眾的現實需求與潛在的需求信息，通過步驟S1中個性化特征模式庫匹配公眾的現實需求與潛在的需求信息的需求模式，并將需求模式發送到個性化服務中心；

S3、獲取用戶的需求信息，分析獲取用戶的需求對應的分類；在分類中獲取用戶的需求對應的細化功能信息；

S4、在個性化服務中心中將各類信息進行個性特征數據結構設計；在個性化服務中心中建立用戶的需求信息與進行了個性化特征數據結構設計的信息的對應關系；

S5、對用戶的需求信息在個性化服務中心進行檢索，對用戶的現實需求或潛在需求進行響應。

在本發明所述的基于深度學習的個性化政務服務推薦方法中，

所述步驟S3中用戶的需求對應的分類包括：信息公開、網上互動、個性化服務。