[发明专利]基于属性多层关联的服务资源组合智能推荐方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及服务资源组合推荐技术，具体地指一种基于属性多层关联的服务资源组合智能推荐方法和系统。

背景技术

随着服务资源种类和数量的不断增多，个性化的不断增强，提供给用户的选择变得越来越多样。但服务多样化也存在弊端，用户需要从大量服务中找到自己所需的，或是潜在感兴趣的服务变得愈发困难。只有通过数据挖掘手段，进行知识发现，实现服务资源聚合，减少用户信息搜索成本，将用户从繁重的搜索作业中解脱出来才能提高用户体验，使运营商真正实现以用户为中心，从而立于不败之地。

在现有的推荐技术中，关联规则是一种被普遍应用的共性推荐技术。但目前的关联规则挖掘大多是利用传统的购物篮分析方法对商品领域的交易记录进行规则挖掘。大部分关联推荐的对象仅限于实例层面，即基于具体服务资源的频繁项来挖掘关联规则，继而提供推荐，却忽略了用户所消费的不同服务资源之间可能存在属性层面的关联特征，而往往这些共性特征更能表达用户的切实诉求。另外，多层关联规则挖掘可以发现多粒度的服务资源的关联规则，它主要是通过对服务资源描述的概念层次树进行挖掘。进行概念泛化挖掘的多层关联规则算法以Apriori算法拓展而来的 Cumulate和ML-T2L1最为著名。前者虽能完成多层及跨层次频繁规则的挖掘，但却只是将源数据置于同一层级上进行考虑；后者采用top-down方式进行逐层挖掘，但不支持跨层次的挖掘。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足而提供一种基于属性多层关联的服务资源组合智能推荐方法和系统，执行本发明而形成的基于服务属性的关联规则，可以很好地找到用户所关注的服务资源属性，并放大该属性的重要性。

实现本发明目的采用的技术方案是：一种基于属性多层关联的服务资源组合智能推荐方法，包括：

从用户交易库和服务资源库中分别提取用户消费记录、服务资源名称及其属性；

生成基于服务资源属性的关联规则；

生成基于服务资源属性泛化的多层关联规则；

解析用户需求，生成基于属性描述的关联服务资源；

将所述基于属性描述的关联服务资源进行多属性匹配，映射成具体的服务资源，并按流程各环节所需服务资源进行组合，最后将结果返回给用户。

此外，本发明还提供一种基于属性多层关联的服务资源组合智能推荐系统，包括：

数据准备模块，用于从用户交易库和服务资源库中分别提取用户消费记录、服务资源名称及其属性；

基于服务属性的关联规则生成模块，用于生成基于服务属性的关联规则；

基于服务属性泛化的多层关联规则生成模块，用于生成基于服务属性泛化的多层关联规则；

用户需求解析与规则匹配模块，用于解析用户需求，生成基于属性描述的关联服务资源；

推荐生成模块，用于将所述基于属性描述的关联服务资源进行多属性匹配，映射成具体的服务资源，并按流程各环节所需服务资源进行组合，最后将结果返回给用户。

附图说明

图1为本发明服务资源组合智能推荐方法的流程示意图；

图2为本发明服务资源组合智能推荐系统的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明基于属性多层关联的服务资源组合智能推荐系统包括：数据准备模块101、基于服务属性的关联规则生成模块102、基于服务属性泛化的多层关联规则生成模块103、用户需求解析与规则匹配模块104和推荐生成模块105。

下面详细说明本系统是如何实现推荐方法的，具体步骤如下：

步骤S101、数据准备模块101从用户交易库和服务资源库中分别提取用户消费记录、服务资源名称及其属性。

将上述提取的用户消费记录、服务资源名称及其属性经过数据预处理后形成形如表1所示的准备数据。