[發明專利]一種基于用戶偏好與知識圖譜的個性化產品描述生成方法

在審

• 申請號: 202110236093.8
• 申請日: 2021-03-03
• 公開（公告）號: CN113032415A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 郭斌;郝少陽;於志文;梁韻基;王柱
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06F16/24
• 分類號: G06F16/24;G06F16/36
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 金鳳

本發明公開了一種基于用戶偏好與知識圖譜的個性化產品描述生成方法，通過對產品標題進行實體信息提取，再使用Graph Attention從外部知識庫中提取與實體信息最相關的知識并進行融合，進一步增強實體中的知識；同時基于模型預測出用戶的多個興趣標簽，再對用戶進行聚類分析，通過TFIDF為同類用戶構建專屬的個性化詞庫；最后提出了一種多重指針生成網絡融合來自產品標題、外部知識庫與個性化詞庫中的知識，最終生成具有信息量、多樣性的個性化產品描述。本發明能夠通過產品標題與外部知識庫，依據用戶歷史行為自動批量生成個性化的產品描述，解決人工撰寫產品描述費事費力的問題。

技術領域

本發明屬于知識表示技術領域，具體涉及一種個性化產品描述生成方法。

背景技術

計算機與互聯網技術極大的改變了人們的生活與行為方式，其中居民消費習慣的變化最為明顯。依據商務部數據，2019年電子商務交易額已經達全年GDP的35.13％，可以看出，電子商務經濟已經成為中國經濟體系的重要組成部分。

與傳統線下商店相不同，用戶在網絡空間中無法與產品實體進行交互，只能依靠產品描述進一步了解產品信息，從而做出購買決策。產品描述是用戶獲取產品信息的主要渠道，其目的是向顧客提供有關產品的特性和優點。傳統的產品描述通常是由商家聘用“專家”，根據產品信息進行手工撰寫。然而手工撰寫商品描述效率低下且成本較高，對于公司推廣產品來說是一個較大的負擔。在互聯網如此龐大的電商規模之下，傳統的手工撰寫產品描述的方式已無法滿足新時代的需求。人類撰寫的商品描述受限于撰寫者的經驗、知識、對于產品的了解程度，在這樣大規模、高頻率的產品更新的情況下，人類撰寫者沒有時間、也沒有精力去了解每一個產品的詳細情況，導致寫出的商品描述質量難以保證。另一方面，人工撰寫的產品描述難以滿足個性化需求，大多是盡可能覆蓋所有的產品賣點，不同用戶看到的都是相同的產品描述，可能會導致用戶無法瞬間抓取到自己感興趣的信息，最終喪失了進一步了解產品的動力。

現有的關于商品描述和評論生成的方法，大多基于人工構建的規則或簡單的生成模型，根據產品標題或結合外部知識庫生成通用的產品描述。其仍然存在一些問題需要解決。首先，現有的方法大多停留在通用產品描述的層面，并沒有考慮用戶的偏好，從而進一步生成個性化的產品描述。其次，已有的方法大多僅利用產品標題作為輸入信息。由于產品標題內包含的信息極為有限，因而生成的產品描述的信息量與多樣性普遍不佳。第三，少部分方法引入了外部知識庫用于豐富產品知識，但外部知識庫中包含了大量冗余、低質的信息，對于這些信息，現有工作并沒有很好的進行處理。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明提供了一種基于用戶偏好與知識圖譜的個性化產品描述生成方法，通過對產品標題進行實體信息提取，再使用Graph Attention從外部知識庫中提取與實體信息最相關的知識并進行融合，進一步增強實體中的知識；同時基于模型預測出用戶的多個興趣標簽，再對用戶進行聚類分析，通過TFIDF為同類用戶構建專屬的個性化詞庫；最后提出了一種多重指針生成網絡融合來自產品標題、外部知識庫與個性化詞庫中的知識，最終生成具有信息量、多樣性的個性化產品描述。本發明能夠通過產品標題與外部知識庫，依據用戶歷史行為自動批量生成個性化的產品描述，解決人工撰寫產品描述費事費力的問題。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案包括以下步驟：

步驟1：獲取產品描述數據集，采集互聯網電商網站中的產品描述Y＝(y₁,y₂,...y_n)、產品標題X＝(x₁,x₂,...x_m)、與用戶評論數據user_id,user_review；