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申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七〇九研究所

摘要：本发明涉及偏好学习技术领域，提供了一种面向信息推荐的任务偏好学习方法和装置。本发明根据信息推荐历史选择记录中任务指令的结构化任务表示和任务指令所选择过的状态信息聚类结果，计算每类任务指令的元素敏感度，进而得到每类任务指令的关键任务特征，由此生成任务指令的整体偏好表征；从状态信息中学习状态主题词，融合状态主题词及状态信息文本对应的任务关键特征平均词汇表征和任务元素敏感度，生成任务偏好主题词；基于整体偏好表征与任务偏好主题词的匹配度，生成任务指令对应偏好的状态信息标签集合；本发明有效提高了针对任务指令的偏好学习的质量和处理效率，解决了偏好学习结果难以直接被信息推荐系统使用的问题。

主权项：1.一种面向信息推荐的任务偏好学习方法，其特征在于，包括：对于信息推荐历史选择记录中的任务指令，生成所述任务指令的结构化任务表示；对所述信息推荐历史选择记录中的状态信息进行聚类，得到多个类别的状态信息集合；对于不同任务的结构化任务表示，计算选择各个类别的状态信息集合的任务指令的结构化任务表示上每个任务元素的最大语义波动度；其中，所述结构化任务表示包括多个任务元素，所述多个任务元素包括任务类型；根据所述最大语义波动度，计算每个所述任务元素的元素敏感度；聚合任务指令在相同类别的状态信息集合上的元素敏感度，得到相应类别的状态信息集合上任务指令的特征敏感度；聚合每个类型的任务指令在不同状态信息集合类别上的特征敏感度，根据聚合后的特征敏感度得到每个任务类型的多个关键任务特征；将所述元素敏感度对于各个类别的状态信息集合的平均值，作为不同任务类型的关键任务特征的平均敏感度；根据所述结构化任务表示、所述多个关键任务特征和所述平均敏感度，生成所述结构化任务表示对应的整体偏好表征；从所述状态信息中提取状态主题词；根据选择所述状态信息对应的任务类型的关键任务特征及相应的平均敏感度，融合所述状态主题词进行嵌入学习，得到所述状态信息的任务偏好主题词；根据所述任务偏好主题词和所述整体偏好表征，确定所述状态信息与所述任务指令的匹配度，筛选所述状态信息对应的状态主题词，作为所述任务指令对应的偏好状态信息标签集合。

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百度查询： 中国船舶集团有限公司第七〇九研究所 一种面向信息推荐的任务偏好学习方法和装置