[发明专利]基于用户情境本体的网络社区用户推送服务的方法

说明书

技术领域

本发明属于互联网社区个性化服务技术领域，具体涉及一种基 于用户情境本体的网络社区用户推送服务的方法。

背景技术

随着互联网社区网站的飞速发展，通过收集和分析用户的信息 来学习用户的兴趣和行为,建立对用户兴趣的描述，研究不同用户的 兴趣，主动为用户推荐最需要的资源，从而实现个性化推荐服务是目 前互联网社区发展的一个重要方面。

目前个性化推荐服务分主要为基于内容推荐、协同过滤推荐、基 于知识推荐、基于效用推荐、基于关联规则推荐、混合推荐系统几种 方式。其中基于内容的推荐根据项目相关属性特征的定义，实现基于 项目属性及其项目之间关联关系和用户的个人喜好的个性化推荐。基 于协同过滤推荐根据和自己有着相似爱好的邻居用户所喜欢的项目， 自己也同意喜欢的原理来进行推荐，能为用户发现新的感兴趣的项 目。基于知识推荐是在统一的语义互联环境中获得用户知识和项目知 识，通过功能知识的推理或语义匹配项用户推荐。基于效用推荐是建 立在对用户使用项目的效用基础上的，其核心问题是怎么为用户创建 一个效用函数，然后代入用户和项目等参数根据效用值排序向用户推 荐排名靠前的项目。基于关联规则的推荐技术是以关联规则为基础， 把已应用项目作为规则头，推荐项目作为规则体，挖掘数据集中项和 项的之间可能存在的相关性，从而将有相关性的项目推荐给用户。

由于用户的需求受当时用户所处的环境、浏览网页信息、天气变 化以及用户情绪的影响，上述几种方法都不能根据网络社区用户兴趣 的用户情境，为用户推荐用户所需要的资源，不能很好的应用于当前 网络社区个性化信息服务中。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于用户情境本体的网络社区用户推 送服务的方法，解决了现有方法不能根据网络社区用户兴趣的用户情 境，为用户推荐用户所需要的资源的问题。

本发明所采用的技术方案是：基于用户情境本体的网络社区用户 推送服务的方法，建立本体化用户情境模型，并对用户综合情境信息 进行更新与合成，根据当前用户综合情境的匹配程度向用户进行服务 推送；其具体步骤如下：

步骤1，本体化用户情境模型的建立；

步骤2，用户综合情境信息的更新与合成；

步骤3，情境相似性匹配；

将源情境本体树和目标本体树在子属性树切分之后，依次对子属 性树进行匹配计算，求得源情境本体树根结点与目标情境本体树根结 点的相似度；

步骤4，应用服务推送；

将所有源情境与目标情境的相似度按照从高到低进行排序，将 Top-N用户应用的服务推荐给当前用户。

其中，步骤1中用户情境模型用本体概念树表示，本体概念树中 的每一个节点表示了用户情境项的某一个元素；

用户情境模型形式化的表达为： uc(t_i)＝(Dim₁(Attr₁₁,Attr₁₂,Attr₁₃),Dim₂,...)，

其中，uc(t_i)表示用户某时刻t_i的情境，Dim_i表示情境的第i个 维度，Attr_ij表示情境维度i的第j个属性，若干个情境信息项和其属 性是每个情境维度的构成要素。

其中，步骤2中用户综合情境信息表示为：其 中f(t)给每一个用户情境赋予一个权重，表示用户兴趣变化的逐步遗 忘，用来更新用户的情境信息；

其中，f(t)为非线性逐步遗忘函数，表示为：

t：进入当前情境信息的时间，通过用户点击当前浏览网页的绝 对时间与参照时间的时间间隔来衡量；

max:max(context_time-start_time)最大时间间隔；

min:min(context_time-start_time)最小时间间隔；

start_time：参照时间，即用户刚开始浏览一系列网页时的最初 的开始时间；

context_time：用户进入当前情境的绝对时间用户浏览当前网页点 击时间来衡量；

t_浏览：指当前浏览网页情境的浏览时间间隔；