用户需求获取方法

摘要

本发明涉及一种用户需求获取方法，依次包括以下步骤：获取用户提供的种子词、关键词扩展步骤、搜索步骤、网页挑选步骤、标注步骤、评价步骤以及学步骤，由上述步骤得到用户的需求模型。上述用户需求获取方法中，需求模型是按照用户需求建立并不断完善的，根据该用户的需求模型，能够准确获取该用户的需求，从而提供相关性较高的信息给该用户。

主权项

一种用户需求获取方法，其特征在于，依次包括以下步骤：获取用户提供的种子词，所述种子词包括正种子词和负种子词；关键词扩展步骤，利用同义词集合以及上下义关系，对所述种子词扩展，得到与正种子词相关的正相关关键词以及与负种子词相关的反相关关键词；搜索步骤，根据所述正相关关键词和反相关关键词，基于互联网进行匹配搜索，得到待标注网页，所述待标注网页包括候选正例和候选反例，所述候选正例和候选反例分别由所述正相关关键词和反相关关键词搜索得到；网页挑选步骤，分析所述待标注网页，根据其内容将待标注网页分类，然后从每类网页中分别选出一个样本网页供用户标注；标注步骤，如果样本网页符合用户的需求，将该样本网页标注为正例，那么该样本网页所在的类中的其他待标注网页均视正例，如果样本网页不符合用户的需求，将该样本网页标注为反例，那么该样本网页所在的类中的其他待标注网页均视反例，集合所述正例和反例，得到初始用户标注数据集；评价步骤，采用SVM分类器训练法，将从所述候选正例和候选反例中选出的所有样本网页作为测试集，将所有非样本网页作为训练集，对待标注网页分类的准确性进行测试，得到分类的准确率，预先设定阈值，当所述分类的准确率达到所述阈值时，所述评价步骤完成，当所述分类的准确率未达到所述阈值时，返回所述网页挑选步骤，调整需要标注的正例和反例的数量，重复标注步骤和评价步骤，最终得到正例和反例数量均衡的用户标注数据集；学习步骤，包括：主题句学习步骤，预先设置主题特征搜索树，首先从所述正例和反例数量均衡的用户标注数据集中抽取主题得到主题数据集，其次从所述主题数据集中抽取主题句特征，最后进行主题需求判断，如果当前的主题特征搜索树不包括所述抽取的主题特征，则将所述抽取的主题特征加入所述主题特征搜索树，得到用户的主题监控模型；内容学习步骤，首先从所述正例和反例数量均衡的用户标注数据集中抽取内容得到内容数据集，其次从所述内容数据集中抽取内容特征，最后进行二元分类器训练，对内容需求进行判别，得到用户的内容监控模型。