[發明專利]基于領域知識的用戶興趣分析方法及系統

在審

• 申請號: 201810896429.1
• 申請日: 2018-08-08
• 公開（公告）號: CN109325171A
• 公開（公告）日: 2019-02-12
• 發明（設計）人: 張園美;陳嘉輝
• 申請（專利權）人: 微夢創科網絡科技（中國）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 北京卓嵐智財知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11624
• 代理人: 任漱晨

本發明實施例提供了一種基于領域知識興趣分析方法及系統，所述方法包括：根據當前用戶的關注信息列表，篩選出當前用戶關注的關鍵節點，確定當前用戶的關鍵節點集；提取各個關鍵節點的興趣標簽，合并相同的興趣標簽，得到當前用戶的興趣標簽集；根據預先構建用戶興趣分析的領域知識樹，計算當前用戶的興趣標簽集中各個興趣標簽的權重；根據當前用戶的興趣標簽集和各個興趣標簽的權重，得到當前用戶的興趣模型。通過分析這些少量的關鍵節點，實現對任一普通用戶興趣的獲取，從而克服了微博文字少、內容泛、用詞不規范、點擊次數少等特點造成微博用戶興趣分析面臨的困難。

技術領域

本發明涉及互聯網用戶數據挖掘領域，尤其涉及一種基于領域知識對用戶進行興趣分析的方法及系統。

背景技術

在互聯網領域，希望根據有限的用戶信息精準的挖掘出用戶的興趣，便于為用戶提供高質量的個性化服務，實現用戶和商家的雙贏。目前，認為能反映出微博用戶興趣所在的信息主要涵蓋用戶的注冊信息、用戶行為信息(如關注、轉發、評論等)及內容信息三方面。在現有技術中，分析用戶興趣的方法有以下三種，方法一：根據用戶的注冊信息分析用戶興趣的方法中，通過提取用戶的年齡、性別、國籍、職業等特征，基于人口統計學特征分析用戶興趣。方法二：根據用戶行為信息，如關注、轉發、評論等內容，提取用戶的興趣標簽，進而分析用戶興趣。方法三：基于用戶內容分析，基于語義分析、詞頻統計等方法，提取關鍵詞特征分析用戶興趣。

在實現本發明過程中，發明人發現現有技術中至少存在如下問題：方法一只適用于分析用戶的基礎特征，無法進行更深入的興趣挖掘及分析；方法二，由于微博具有復雜網絡的特點，用戶行為也分為不同的類別，現有技術不能有效識別及標識代表用戶興趣的關鍵路徑行為，難以有效提取用戶興趣；方法三，由于微博內容碎片化的特點，文本挖掘用戶興趣的方法效果不理想。

發明內容

本發明實施例提供一種基于領域知識的用戶興趣分析方法及系統，充分利用了微博中不同類型用戶之間的關系，在用戶構建的復雜網絡關系中，通過分析少量的關鍵節點用戶，統計分析并確定任一普通用戶的興趣之所在。避免了微博文字少、內容泛、用詞不規范、點擊次數少特點造成微博用戶興趣分析面臨的困難。

一方面，本發明實施例提供了一種基于領域知識的用戶興趣分析方法，所述方法包括：

根據當前用戶的關注信息列表，篩選出當前用戶關注的關鍵節點，確定當前用戶的關鍵節點集；

提取各個關鍵節點的興趣標簽，合并相同的興趣標簽，得到當前用戶的興趣標簽集；

根據預先構建的用戶興趣分析的領域知識樹，計算當前用戶的興趣標簽集中各個興趣標簽的權重；

根據當前用戶的興趣標簽集和各個興趣標簽的權重，得到當前用戶的興趣模型。

另一方面，本發明實施例提供了一種基于領域知識的用戶興趣分析系統，所述系統包括：

采集單元，用于根據當前用戶的關注信息列表，篩選出當前用戶關注的關鍵節點，確定當前用戶的關鍵節點集；

提取單元，用于提取各個關鍵節點的興趣標簽，合并相同的興趣標簽，得到當前用戶的興趣標簽集；

計算單元，用于根據預先構建的用戶興趣分析的領域知識樹，計算興趣標簽集中各個興趣標簽的權重；

建模單元，用于根據當前用戶的興趣標簽集和各個興趣標簽的權重，得到當前用戶的興趣模型。

上述技術方案具有如下有益效果：因為采用篩選當前用戶關注的關鍵節點的技術手段，所以達到了分析少量關鍵節點從而得到當前用戶興趣標簽的技術效果，因為采用了預先構建用戶興趣分析的領域知識樹的技術手段，所以達到了基于所述的領域知識樹得到任一興趣標簽的權重，從而得到任一普通用戶的興趣模型的技術效果。

附圖說明