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申请/专利权人：江苏科技大学

摘要：本发明公开了一种融合文本内容的用户交互信息个性化推荐方法、系统、设备及存储介质，包括收集大数据网络环境中的用户历史生成内容；获得用户的向量化表示和物品的向量化表示；获取用户兴趣偏好特征和物品属性特征的学习表示；构建基于用户兴趣偏好的用户评价代理模型，估计当前用户对于物品的预测评分；在交互式差分进化优化算法框架下，生成含用户偏好的新的进化个体，更新差分进化优化的种群；生成Top‑N物品推荐列表，提交给当前用户进行交互式评价；使用模型动态管理机制，收集并整理新增交互数据，作为新增的用户历史生成内容，更新用户评价代理模型，动态捕捉用户偏好，搜索到用户满意解。本发明提升了用户的使用体验与满意度。

主权项：1.一种融合文本内容的用户交互信息个性化推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：1收集大数据网络环境中的用户历史生成内容，用户历史生成内容包括用户显式反馈数据、用户隐式反馈数据、用户画像和物品属性，用户显式反馈数据包括用户评分和用户标记喜欢或不喜欢，用户隐式反馈数据包括历史浏览记录、点赞、关注、收藏、分享、购买和用户评论，物品属性包括类别标签、标题文案和内容简短描述；2对于用户历史生成内容进行预处理，使用自然语言处理技术，获得用户的向量化表示和物品的向量化表示；3结合深度卷积神经网络和奇异值分解方法，获取用户兴趣偏好特征和物品属性特征的学习表示；4构建基于用户兴趣偏好的用户评价代理模型，将用户兴趣偏好特征表示与物品属性特征表示入因子分解机，捕捉用户兴趣偏好与物品属性特征之间的非线性关联关系，估计当前用户对于物品的预测评分，代替用户真实评价，减轻交互式个性化进化搜索过程中用户的评价负担和心理疲劳；5在交互式差分进化优化算法框架下，随机初始化种群，并设计基于用户兴趣偏好的进化优化算子及策略，生成含用户偏好的新的进化个体；6通过相似性度量准则，计算进化个体之间的余弦相似度，从待搜索空间中筛选出与种群中进化个体相似度最高的可行解物品个体，替换该进化个体，使用待搜索空间中的可行解更新差分进化优化的下一代种群，根据已训练好的用户兴趣偏好模型，驱动交互式差分进化优化算法执行变异、交叉、选择进化操作，直至达到终止条件，终止条件是指搜索到用户满意解或达到最大进化迭代次数，则停止种群进化；7利用基于用户兴趣偏好的用户评价代理模型估计当前种群中物品个体的预测评分，从高到低排序并选择评分较高的N个物品个体构成Top-N物品推荐列表，提交给当前用户进行交互式评价，完成一次个性化进化搜索和推荐过程；8使用模型动态管理机制，收集并整理新增交互数据，当新增交互数据达到30条以上时，会作为新增的用户历史生成内容，重复步骤2～7，更新用户评价代理模型，动态捕捉用户偏好，搜索到用户满意解。

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百度查询： 江苏科技大学 一种融合文本内容的用户交互信息个性化推荐方法、系统、设备及存储介质