[发明专利]基于交互式进化优化的图书个性化搜索方法

说明书

技术领域

本专利属于智能计算领域，是一种基于交互式进化优化策略的图书个性化搜索方法，可用于引导用户在网络环境下进行图书的快速搜索。

背景技术

在现实生活中，需要人参与的评价和决策优化问题广泛存在。如旅游计划的制定问题，不同人对旅行中的路线，交通方式，时间，费用等的综合评价不同，从而制定出不同的旅游路线。上述问题为优化问题，但是，由于需要人的参与，无法用精确数学模型描述，导致基于数学函数的传统优化和各种智能优化算法不再适用。融合了人智能评价的交互式进化优化算法可有效解决此类问题，该方法将人的智能评价和传统进化优化过程相结合，它能很有效的解决含个性化信息优化问题。该方法需要人根据其对优化问题的个性化偏好，主观地评价进化个体适应值，进而实现进化优化。具体而言：首先，由计算机完成传统进化优化算法的工作，包括编码、解码、解集初始化，并将各解所对应的方案呈现给用户；其次，用户通过人-机交互界面，根据个人的认知和偏好，对所见对象进行评价；最后，计算机根据评价值，对编码的进化个体执行选择、交叉、变异等进化操作，生成新的解集。用户不断重复上述过程，直至找到满意解或者算法满足终止条件，算法结束并输出最优解。本发明将交互式进化优化算法引入到网络环境下的图书个性化搜索中，可为用户提供一个高效的搜索平台，引导用户快速完成搜索。

近年来，交互式进化优化已在诸多领域得到了成功应用。例如，刘肖健等人在2009年的机械工程学报上发表的《基于交互式遗传算法的产品配色设计》一文中，利用了交互式遗传算法挖掘最优色彩匹配方案，但是需要大量的选择评价来捕捉用户对色彩的意象，增加了用户评价负担。在计算机软件著作权登字为第0186137号的软件《基于进化个体不确定适应值交互式遗传算法的服装设计软件》中，将进化计算用于服装款式的设计，寻找最符合用户偏好的颜色搭配及款式。现有成果虽然取得了一定的成功，但是由于所采用的评价方式，进化策略等较为单一、灵活性差，对用户的个性化支持不足，因此普遍存在着进化效率不高，易用性差等问题。Jimmy Secretan等人在2008年的CHI会议上发表的《Picbreeder:Evolving Pictures Collaboratively Online》一文中，介绍了由其团队开发的在线图片进化系统，该系统采用了基于权值网络的进化方式，能够从一幅简单的图片进化出满足用户要求的复杂图片，大大改善了进化的效果。但是在这套系统中，由于无法生成具有特定属性的起始种群以及进化策略上存在的缺陷，导致无法在种群的多样性和收敛性之间达到较好的平衡，增加种群多样性的同时会大大减缓种群的收敛速度，反之亦然。在专利号为201110094666.4的《用于窗帘设计的交互式进化优化方法》发明专利中，允许用户设定模糊偏好信息生成初始种群，同时提供了多种个体评价方式和个体的编码方式，确定了搜索的范围及形式，减小搜索区域。但是需要用户多次评价，极易产生用户疲劳，导致评价不真实。现有的这些研究成果尽管存在着各种各样的问题，但是仍对本发明提供了多方面的有益指导。

交互式进化优化算法在诸多理论研究方面取得的辉煌成就不断推动着其在生产生活中的应用，体现了巨大的实践价值。经查阅相关文献，目前尚无将该项技术应用到图书个性化搜索的先例，如能针对图书个性化搜索问题，设计出一套高效的搜索方法，将大大减轻用户的搜索量，提高搜索效率，同时也可考虑将其推广到其它领域的个性化搜索中，实现更大的社会效益。

发明内容

本发明提出了一套完整的基于交互式进化优化的个性化高效搜索算法，包括基于编码的初始搜索对象的(进化个体)的生成、人机交互、基于交互行为的用户评价模型、模型更新以及进化方法。首先根据用户的浏览行为、对某图书的关注程度以及相关操作等，获取用户的兴趣模型；然后，利用条件偏好网络(Conditional Preference Nets,CP-nets)推导出用户对于待搜索图书不同属性值组合的偏好关系，实现对当前所见不同图书的评价；最后，基于评价值，进行选择、交叉和变异的操作，得到一组新的图书属性值的优化组合，为用户提供更满足其偏好的图书信息。重复上述过程，直到用户找到满意图书。基于此，我们开发出了相应的系统，其根本目的是为用户在图书个性化搜索过程中，快速找到满意图书，减轻自身疲劳。