[發明專利]一種用戶需求不明確情況下的服務推薦方法

在審

• 申請號: 202011279638.5
• 申請日: 2020-11-16
• 公開（公告）號: CN112307350A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 徐漢川;劉睿霖;王忠杰;涂志瑩;徐曉飛
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06K9/62
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 張宏威

1.一種用戶需求不明確情況下的服務推薦方法，其特征是：包括以下步驟：

步驟1：根據用戶使用頻率識別目標用戶，將使用頻率低于設定閾值的用戶移除；

步驟2：根據目標用戶周期性的服務使用數據或記錄，構建目標用戶的服務使用行為和序列；

步驟3：構建目標用戶檔案，所述目標用戶檔案至少包括目標用戶的年齡、性別、教育程度和職業，并基于所述目標用戶檔案對目標用戶進行聚類，得到目標用戶所屬群類；

步驟4：在目標用戶所屬群落內，找尋與目標用戶具有相似評分偏好的用戶群體。

2.根據權利要求1所述的一種用戶需求不明確情況下的服務推薦方法，其特征是：從所得用戶群體中挖掘服務模式，所述挖掘服務模式包括下列步驟：

步驟5.1：掃描與目標用戶具有相似評分偏好的用戶群體的服務序列，初次掃描時得到的結果定義為長度為1的頻繁服務；

步驟5.2：后續的掃描結果建立在前次掃描結果之上，當出現次數大于等于最小支持度閾值的服務模式才能成為下一次掃描的種子候選服務模式，得到長度為k+1的候選服務模式，判定候選服務模式的出現頻率是否大于最小支持度，若是則該候選服務模式被放入頻繁服務模式集合，支持度為與目標用戶具有相似評分偏好的用戶群體的服務序列集合中包含的候選服務模式的總數，僅當候選服務模式的支持度大于給定閾值時，將候選服務模式定義為服務模式，該給定閾值即最小支持度；

步驟5.3：每次掃描后判定是否出現新的服務模式，若產生了新的服務模式則重復進行掃描，若未產生則結束掃描，得到若干服務模式。

3.根據權利要求1所述的一種用戶需求不明確情況下的服務推薦方法，其特征是：生成目標用戶在某一時間段內的候選服務序列，并將所述候選服務序列和與目標用戶具有相似評分偏好的用戶群體產生的服務模型進行匹配操作，對所述候選服務序列進行排序，選擇最合適的候選服務推送給目標用戶。

4.根據權利要求1所述的一種用戶需求不明確情況下的服務推薦方法，其特征是：所述在目標用戶所屬群落內，找尋與目標用戶具有相似評分偏好的用戶群體步驟中，采用包括皮爾遜相關系數、余弦相似度和基于距離的測量三種方式的一種或幾種進行平均加權的方式識別與目標用戶具有相似評分偏好的用戶群體。

5.根據權利要求1所述的一種用戶需求不明確情況下的服務推薦方法，其特征是：基于所述目標用戶檔案對目標用戶進行聚類中，聚類方法采用K-Means算法，基于歐氏距離計算目標用戶到群落中心的數值判斷目標用戶所屬類別，具有最小歐氏距離的群落即為目標用戶所歸屬群落或類別。

6.根據權利要求1所述的一種用戶需求不明確情況下的服務推薦方法，其特征是：在步驟1中，根據目標用戶的服務序列的長度，隨機去除服務序列中不大于該長度數量的服務獲得目標用戶在某時間段內的候選服務序列。

7.根據權利要求1所述的一種用戶需求不明確情況下的服務推薦方法，其特征是：將所述候選服務序列和與目標用戶具有相似評分偏好的用戶群體產生的服務模型進行匹配操作的中，使用時間權重區分不同時間段的重要程度，對所述候選服務序列進行排序。