[發明專利]一種基于軟集決策規則分析的電子商務推薦技術及系統

有效

• 申請號: 201711395843.6
• 申請日: 2017-12-21
• 公開（公告）號: CN108133407B
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發明（設計）人: 吳霞;鐘嘉鳴;張家錄;谷玉
• 申請（專利權）人: 湘南學院
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06K9/62;G06F16/26
• 代理公司: 長沙新裕知識產權代理有限公司 43210
• 代理人: 周躍仁

1.一種基于軟集決策規則分析的電子商務推薦方法，其特征在于，所述基于軟集決策規則分析的電子商務推薦方法，首先，建立一種基于軟集的命題邏輯推理語言；在該邏輯推理語言中，原子公式是軟集中的參數e，參數e的函數值F(e)是原子公式e的賦值集，軟決策規則是決策軟集上的由原子公式組成的蘊含邏輯公式；

其次，引進真度、條件真度、聯合真度的數量指標從充分性、必要性、合理性不同方面來評價軟決策規則；將決策信息系統轉化為決策軟集，將基于命題邏輯和軟集的數據分析方法應用于不完備決策信息系統的決策規則提??；

最后，將基于命題邏輯和軟集的數據分析方法應用于電子商務推薦，給出基于軟屬性關聯關系分析的電商產品推薦算法；

設(F,A)是論域U和參數集E上的軟集，稱a∈A為基于軟集S的原子公式，由全部原子公式生成的型自由代數記為F(S)，F(S)中的元素稱為基于軟集S的邏輯公式；

F(S)是由A中的元素經過下列步驟所生成:

(1)

(2)若則

(3)若則

(4)F(S)中的元素當且僅當由以上(1)～(3)所生成；

對軟集(F,A)，如果A被劃分為C和D,軟集(F,A)為決策軟集(F,C,D)；決策軟集(F,C,D)包括條件軟子集S_C＝(F,C)和決策軟子集S_D＝(F,D)；所述軟子集S_C＝(F,C)和決策軟子集S_D＝(F,D)相應的邏輯公式分別為條件屬性公式F(S_C)和決策屬性公式F(S_D)；

設(F,A)是論域U上的軟集，F(S)是由原子公式集A生成的型自由代數；

對每一個u∈U，映射A→{0,1}，v_u(a)＝χ_F(a)(u)惟一決定公式集F(S)上的一個賦值v_u:F(S)→{0,1}；χ_F(a)(u)表示集合F(a)的特征函數.；

設如果稱v_u為公式的模型，記為并稱為公式的軟集合語義解釋；

對每一個原子公式a∈A，有||a||_S＝F(a)，當且僅當如果則稱為軟重言式；如果則稱為軟矛盾式；設如果對全部的v_u，有則與ψ軟邏輯等價；

設S＝(F,A)是有限論域U上的概率軟集，P是U上的正規概率分布，P({u})＞0,∑_u∈UP({u})＝1，對于給定的邏輯公式為邏輯公式的軟真度；對于給定的軟決策規則當時，為決策規則的條件軟真度；為軟決策規則的聯合軟真度；

決策規則軟真度分析算法SLARA包括：

輸入:決策信息系統(U,C,D)，U上的正規概率分布P；

輸出:全部決策規則及其真度；

步驟一，輸入條件屬性C＝{a₁,a₂,…,a_l}，決策屬性D＝jbk19k0；

步驟二，構造軟集和S_b；

步驟三，計算軟集和S_b的并決策信息系統(U,C,D)被轉化為決策軟集S＝(F,C,D)，條件參數集為決策參數集為D＝{(b,t):t∈V_b}；

步驟四，對每一個中的每一個和V_b中的每一個t∈V_b，構造典型軟決策規則(a₁,r₁)∧…∧(a_l,r_l)→(b,t)；

步驟五，計算全部典型軟決策規則(a₁,r₁)∧…∧(a_l,r_l)→(b,t)的基本軟真度τ((a₁,r₁)∧…∧(a_l,r_l)→(b,t))，條件軟真度γ((a₁,r₁)∧…∧(a_l,r_l)→(b,t))，聯合軟真度ρ((a₁,r₁)∧…∧(a_l,r_l)→(b,t))；

步驟六，按照聯合軟真度的大小將全部決策規則排序；

基于軟屬性關聯關系分析的電商產品推薦算法SARPRA：

輸入:信息系統(U,A)，對象集U是電商客戶，屬性集A是用戶已評價的電商產品；

輸出:推薦的電商產品；

步驟一，構造決策信息系統(U,C,D)，條件屬性C是用戶已購買電商產品，決策屬性D是待推薦電商產品；

步驟二，將決策信息系統(U,C,D)轉化為決策軟集(F,C,D)；

步驟三，依據所得到決策軟集(F,C,D)，應用算法SLARA，挖掘得到全部如下形式的典型軟決策規則(a₁,r₁)∧…∧(a_l,r_l)→(b,t)，其中是作為條件屬性值的電商產品，t∈V_b是待推薦的作為決策屬性值的電商產品，并計算基本軟真度、條件軟真度、聯合軟真度；

步驟四，對于一個給定的與推薦集相對應的條件屬性公式(c₁,s₁)^…^(c_k,s_k)，其中計算軟邏輯公式(c₁,s₁)^…^(c_k,s_k)與全部典型軟決策規則的條件屬性公式(a₁,r₁)^…^(a_l,r_l)的軟邏輯距離，并對所計算出的軟邏輯距離從小到大進行排序；

步驟五，選取上一步計算所得出的最小軟邏輯距離，激活相應的典型軟決策規則

步驟六，構造推薦決策規則(c₁,s₁)∧…∧(c_k,s_k)→(b⁽⁰⁾,t⁽⁰⁾)，依據此推薦決策規則確定待推薦電商產品(b⁽⁰⁾,t⁽⁰⁾)。

2.一種如權利要求1所述基于軟集決策規則分析的電子商務推薦方法的電子商務推薦系統，其特征在于，所述電子商務推薦系統包括：

輸入模塊，用于已收集的電商用戶購買電商產品信息；待推薦用戶購買電商產品信息；

轉換模塊，用于信息系統決策軟集(F,C,D)，條件屬性C是用戶已購買電商產品，決策屬性D是待推薦電商產品；

挖掘模塊，用于根據已有用戶購買電商產品信息挖掘典型軟決策規則；

計算模塊，用于計算典型軟決策規則的基本軟真度、條件軟真度、聯合軟真度，依據聯合軟真度對全部決策規則排序；計算待推薦公式與典型軟決策規則的條件屬性公式的軟邏輯距離，并對所計算出的軟邏輯距離從小到大排序；

推薦模塊，用于激活有最小軟邏輯距離的典型軟決策規則，將所述典型軟決策規則的前件換成待推薦公式得到推薦軟決策規則；

輸出模塊，用于按照推薦軟決策規則確定待推薦電商產品。