[发明专利]一种获取用户特定知识元兴趣度的方法

说明书

所属领域

本发明属于计算机设计与应用技术领域，涉及一种获取用户特定知识元兴趣度的方法。

背景技术

随着个性化服务技术的发展，互联网上的个性化服务呈雨后春笋般出现在人们的眼前， 在这方面的研究也取得了显著的成就。申请人经过在国家知识产权局查新，检索到一篇与本 发明相关的属于兴趣感知领域的专利，它是：

一种用户兴趣偏好向量生成系统和方法

该专利有如下特点：

1)用户登记信息存储中心，用于存储用户的静态属性；

2)交互日志存储中心，用于记录用户一段时间内的点击交互日志；

3)主题语义提取模块，用于对所述点击交互日志存储中心中存储的一段时间内的用户 点击交互日志进行分析，得到一个按语义强度排序的主题分类标识向量；

4)兴趣偏好计算模块，用于从所述用户登记信息存储中心获取用户静态登记信息、从 所述主题语义提取模块获取所述主题分类标识向量，并对上述信息进行分析，得到 相关用户的兴趣偏好向量。

根据上述查新发现，现有兴趣感知方法存在如下三方面问题：

1.缺乏对网络学习用户的兴趣获取方法。

2.缺乏从用户学习的内容中获取兴趣度的方法。

3.缺乏兴趣度删减的方法。

4.缺乏兴趣度预测的方法。

发明内容

根据上述现有技术存在的缺陷或不足，本发明提供了一种面向网络学习用户的兴趣识别 方法。准确识别网络学习者的学习兴趣，并对学习者未来的兴趣变化作出预测，提高网络学 习者的学习效率和学习成绩。

本发明的技术方案是这样解决的：

1.一种获取用户特定知识元兴趣度的方法

该方法可分为以下若干步：

Step1：首先得到一定时间段内的某个学习者的日志，每条日志数据的格式可用元组 <user_id，action，object，browse_time，query_times>表示，其中user_id表示用户唯一标识；action 表示用户在页面上进行的动作，包括浏览，查询，收藏，打印三种动作；object表示用户动 作涉及的对象，分为概念，知识元和资源三类；browse_time表示用户在浏览这些对象上停留 的时间；query_times表示用户对这些对象查询的次数。

Step2：根据用户日志，对用户的动作进行筛选，选出浏览和查询两类能较好的反映用户 兴趣的动作，并得到用户直接访问过的知识元集合，概念集合和资源集合，然后计算用户在 访问的概念、知识元或资源上的浏览时间及查询次数，具体过程为：

设某个用户按照发生的时间顺序排列构成的日志集合为D＝{d₁，d₂，…，d_n}，涉及的对象集 为O＝{o₁，o₂，…，o_m}，因为多个动作可能涉及同一个对象，所以m≤n，且O＝C∪K∪R，其 中C表示D涉及的概念集合，K表示D涉及的知识元集合，R表示D涉及的资源集合。若动 作d_i.action为浏览动作，d_i.browse_time为浏览该对象所花费的时间；若动作d_i.action为查询 动作，d_i.object表示与查询条件最为匹配的结果，此时d_i.browse_time＝0；

该用户对某一对象o_j∈O的浏览时间的计算公式如下：

该用户对某一对象o_j∈O的查询次数的计算公式如下

QT_j＝|{d_i|d_i∈D∧d_i.object＝o_j}|

Step3：以这些重要的统计数据为基础，计算概念，知识元及资源的兴趣度：

若访问对象o_j∈O为资源，则o_j的兴趣度f_r(o_j)计算公式如下所示：