基于用户反馈评价的偏好向量生成方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于用户反馈评价的偏好向量生成方法和系统，该方法包括：读取用户消费信息并提取用户评价和评分信息；获取所述消费信息与评价和评分信息的属性词和观点词；对所述消费信息与评价和评分信息的属性观点词进行极性分析；确定用户对属性偏好；建立用户偏好向量，更新用户偏好向量，本发明技术方案根据用户反馈评价中约束的属性来确定用户的偏好，从而提高确定用户偏好的准确性，节省了网站处理系统资源的时间。

主权项

一种基于用户反馈评价的偏好向量生成方法，其特征在于，包括：读取用户消费信息并提取用户评价和评分信息；所述用户消费信息包括：注册信息、消费过程和消费内容，以自由形式的评论文本来获取所述消费信息与评价和评分信息的属性词与观点词；获取所述消费信息与评价和评分信息的属性词和观点词；包括：用N‑gram模型切词，根据属性词和观点词的互依赖性，设定最大和最小的阈值范围，再去掉大于最大阈值的高频词和小于最大阈值的低频词，得到用户的属性词和观点词的集合；对已得出的属性词和观点词集合进行依赖度检验，分别设置最大阈值和最小阈值，对于大于最大阈值的，则用观点词和属性词出现的频率之和减去i‑gram词的频率；对于在最大阈值和最小阈值之间的，保持其频率不变；对小于最小阈值的，则从集合中删去，最后根据对已经匹配的属性词和观点词的频率，删去较高频率和较低频率的属性词和观点词；对所述消费信息与评价和评分信息的属性词和观点词进行极性分析；确定用户对属性的偏好；建立用户偏好向量；对用户偏好向量进行更新。