52,用于刪除所述初次推薦結果序列中與所述用戶的相反屬性轉化的 字符串的相同字符個數(shù)大于預設值的推薦結果。
[0127] -個推薦結果轉化的字符串與該個用戶的相反屬性轉化的字符串相同字符個數(shù) 大于預設值(例如大于0)，說明該個推薦結果與該個用戶的屬性的有矛盾，刪除與用戶屬性 相矛盾的推薦結果，提高推薦的準確率。
[0128] 基于圖3所示的本實施例的系統(tǒng)，一個具體的工作過程可W是如下所述：
[0129] 首先推薦結果序列獲取模塊301獲取當前推薦系統(tǒng)向用戶推薦的推薦結果序列； 初次推薦結果序列獲取模塊302在所述推薦結果序列中獲取預設方向的預設推薦個數(shù)個推 薦結果作為初次推薦結果序列，所述預設第一推薦個數(shù)小于或等于所述推薦結果序列中的 推薦結果總數(shù);屬性查詢模塊303根據(jù)所述用戶的身份信息在相反屬性知識庫預先存儲的 用戶相反屬性表中查詢是否存儲所述用戶的相反屬性；當查詢結果為是時，結果匹配模塊 304中的轉化單元3041分別將所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果和所述用戶的相反 屬性轉化為字符串；匹配單元3042分別計算所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果轉化 的字符串與所述用戶的相反屬性轉化的字符串的匹配度；當查詢結果為否時，屬性獲取模 塊308判斷所述用戶是否為所述當前推薦系統(tǒng)的注冊用戶；當判定結果為是時，從所述當前 推薦系統(tǒng)的所述用戶的注冊信息中獲取所述用戶的屬性，根據(jù)所述用戶的屬性得到所述用 戶的相反屬性，將所述用戶的相反屬性存儲在所述相反屬性知識庫中；當判定結果為否時， 生成一個信息采集窗口，采集所述用戶的屬性，根據(jù)所述用戶的屬性得到所述用戶的相反 屬性，將所述用戶的相反屬性存儲在所述相反屬性知識庫中；結果刪除模塊305中的獲取單 元3051分別獲取所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果轉化的字符串與所述用戶的相 反屬性轉化的字符串的相同字符個數(shù);刪除單元3052刪除所述初次推薦結果序列中與所述 用戶的相反屬性轉化的字符串的相同字符個數(shù)大于預設值的推薦結果;最終推薦結果序列 獲取模塊306根據(jù)所述初次推薦結果序列剩余的推薦結果得到最終推薦結果序列；序列輸 出模塊307輸出所述最終推薦結果序列。
[0130] 從W上描述可知，本發(fā)明個性化推薦系統(tǒng)，基于相反屬性知識庫，極大排除了與用 戶屬性相矛盾的推薦結果，滿足了用戶的個性化推薦的需要，提高推薦的準確率，提高了用 戶對推薦結果的采納率，提升了推薦系統(tǒng)對用戶的價值。
[0131] W上所述實施例的各技術特征可W進行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實 施例中的各個技術特征所有可能的組合都進行描述，然而，只要運些技術特征的組合不存 在矛盾，都應當認為是本說明書記載的范圍。
[0132] W上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并 不能因此而理解為對發(fā)明專利范圍的限制。應當指出的是，對于本領域的普通技術人員來 說，在不脫離本發(fā)明構思的前提下，還可W做出若干變形和改進，運些都屬于本發(fā)明的保護 范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應W所附權利要求為準。
【主權項】
1. 一種個性化推薦方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取當前推薦系統(tǒng)向用戶推薦的推薦結果序列； 在所述推薦結果序列中獲取預設方向的預設推薦個數(shù)個推薦結果作為初次推薦結果 序列，所述預設推薦個數(shù)小于或等于所述推薦結果序列中的推薦結果總數(shù)； 根據(jù)所述用戶的身份信息在相反屬性知識庫預先存儲的用戶相反屬性表中查詢是否 存儲所述用戶的相反屬性； 當查詢結果為是時，分別將所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果與所述用戶的相 反屬性進行匹配； 刪除所述初次推薦結果序列中與所述用戶的相反屬性的匹配結果符合預設條件的推 薦結果； 根據(jù)所述初次推薦結果序列剩余的推薦結果得到最終推薦結果序列； 輸出所述最終推薦結果序列。2. 根據(jù)權利要求1所述的個性化推薦方法，其特征在于，所述用戶的身份信息包括用戶 ID，所述用戶相反屬性表包括用戶字段和用戶相反屬性字段，所述用戶字段中存儲用戶ID， 所述用戶相反屬性字段中存儲用戶的相反屬性，所述用戶的相反屬性根據(jù)所述用戶的屬性 得到，所述用戶的屬性包括用戶的年齡、性別、職業(yè)、學歷、專業(yè)、特長、愛好和地理位置中的 任意一項或任意組合。3. 根據(jù)權利要求1或2所述的個性化推薦方法，其特征在于，當查詢結果為否時，判斷所 述用戶是否為所述當前推薦系統(tǒng)的注冊用戶； 當判定結果為是時，從所述當前推薦系統(tǒng)的所述用戶的注冊信息中獲取所述用戶的屬 性，根據(jù)所述用戶的屬性得到所述用戶的相反屬性，將所述用戶的相反屬性存儲在所述相 反屬性知識庫中； 當判定結果為否時，生成一個信息采集窗口，采集所述用戶的屬性，根據(jù)所述用戶的屬 性得到所述用戶的相反屬性，將所述用戶的相反屬性存儲在所述相反屬性知識庫中。4. 根據(jù)權利要求1所述的個性化推薦方法，其特征在于，分別將所述初次推薦結果序列 中的各個推薦結果與所述用戶的相反屬性進行匹配的步驟包括： 分別將所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果和所述用戶的相反屬性轉化為字符 串； 分別計算所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果轉化的字符串與所述用戶的相反 屬性轉化的字符串的匹配度。5. 根據(jù)權利要求4所述的個性化推薦方法，其特征在于，刪除所述初次推薦結果序列中 與所述用戶的相反屬性的匹配結果符合預設條件的推薦結果的步驟包括： 分別獲取所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果轉化的字符串與所述用戶的相反 屬性轉化的字符串的相同字符個數(shù)； 刪除所述初次推薦結果序列中與所述用戶的相反屬性轉化的字符串的相同字符個數(shù) 大于預設值的推薦結果。6. -種個性化推薦系統(tǒng)，其特征在于，包括： 推薦結果序列獲取模塊，用于獲取當前推薦系統(tǒng)向用戶推薦的推薦結果序列； 初次推薦結果序列獲取模塊，用于在所述推薦結果序列中獲取預設方向的預設推薦個 數(shù)個推薦結果作為初次推薦結果序列，所述預設推薦個數(shù)小于或等于所述推薦結果序列中 的推薦結果總數(shù)； 屬性查詢模塊，用于根據(jù)所述用戶的身份信息在相反屬性知識庫預先存儲的用戶相反 屬性表中查詢是否存儲所述用戶的相反屬性； 結果匹配模塊，用于當查詢結果為是時，分別將所述初次推薦結果序列中的各個推薦 結果與所述用戶的相反屬性進行匹配； 結果刪除模塊，用于刪除所述初次推薦結果序列中與所述用戶的相反屬性的匹配結果 符合預設條件的推薦結果； 最終推薦結果序列獲取模塊，用于根據(jù)所述初次推薦結果序列剩余的推薦結果得到最 終推薦結果序列； 序列輸出模塊，用于輸出所述最終推薦結果序列。7. 根據(jù)權利要求6所述的個性化推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶的身份信息包括用戶 ID，所述用戶相反屬性表包括用戶字段和用戶相反屬性字段，所述用戶字段中存儲用戶ID， 所述用戶相反屬性字段中存儲用戶的相反屬性，所述用戶的相反屬性根據(jù)所述用戶的屬性 得到，所述用戶的屬性包括用戶的年齡、性別、職業(yè)、學歷、專業(yè)、特長、愛好和地理位置中的 任意一項或任意組合。8. 根據(jù)權利要求6或7所述的個性化推薦系統(tǒng)，其特征在于，還包括屬性獲取模塊，用于 當查詢結果為否時，判斷所述用戶是否為所述當前推薦系統(tǒng)的注冊用戶； 當判定結果為是時，從所述當前推薦系統(tǒng)的所述用戶的注冊信息中獲取所述用戶的屬 性，根據(jù)所述用戶的屬性得到所述用戶的相反屬性，將所述用戶的相反屬性存儲在所述相 反屬性知識庫中； 當判定結果為否時，生成一個信息采集窗口，采集所述用戶的屬性，根據(jù)所述用戶的屬 性得到所述用戶的相反屬性，將所述用戶的相反屬性存儲在所述相反屬性知識庫中。9. 根據(jù)權利要求6所述的個性化推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述結果匹配模塊包括： 轉化單元，用于分別將所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果和所述用戶的相反屬 性轉化為字符串； 匹配單元，用于分別計算所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果轉化的字符串與所 述用戶的相反屬性轉化的字符串的匹配度。10. 根據(jù)權利要求9所述的個性化推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述結果刪除模塊包括： 獲取單元，用于分別獲取所述初次推薦結果序列中的各個推薦結果轉化的字符串與所 述用戶的相反屬性轉化的字符串的相同字符個數(shù)； 刪除單元，用于刪除所述初次推薦結果序列中與所述用戶的相反屬性轉化的字符串的 相同字符個數(shù)大于預設值的推薦結果。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種個性化推薦方法和系統(tǒng)，所述方法包括：獲取當前推薦系統(tǒng)向用戶推薦的推薦結果序列；在推薦結果序列中獲取預設方向的預設推薦個數(shù)個推薦結果作為初次推薦結果序列；根據(jù)用戶的身份信息在相反屬性知識庫中查詢是否存儲用戶的相反屬性；當查詢結果為是時，分別將初次推薦結果序列中的各個推薦結果與用戶的相反屬性進行匹配；刪除初次推薦結果序列中與用戶的相反屬性的匹配結果符合預設條件的推薦結果；根據(jù)初次推薦結果序列剩余的推薦結果得到最終推薦結果序列；輸出最終推薦結果序列。本發(fā)明提高對用戶進行推薦的準確率，進而提高用戶對推薦結果的采納率，提升推薦系統(tǒng)對用戶的價值。
【IPC分類】G06Q30/02
【公開號】CN105701680
【申請?zhí)枴緾N201511034894
【發(fā)明人】朱定局
【申請人】華南師范大學
【公開日】2016年6月22日
【申請日】2015年12月31日