[发明专利]一种通过IM聊天内容分析挖掘客户风格偏好的方法

权利要求书

1.一种通过IM聊天内容分析挖掘客户风格偏好的方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)建立风格库，设风格库集合为S，对设计风格进行划分，并可基于现有风格，继续进行细化；

2)分析IM聊天记录，通过现有的自然语言处理技术，分解客户聊天记录中的词汇，将与风格偏好相关的词汇列为关键字，对关键字进行整理，组成一个集合，设定关键字集合为X，并可人工去除不具备参考性的分词；

3)建立各个风格下的各个关键字的统计数据；统计数据以客户订单为维度，统计每个订单下，出现了哪些关键字，每个关键字出现了多少次，以及客户订单本身所选的风格；

4)根据贝叶斯公式，可以计算出用户倾向的风格，贝叶斯公式如下：

2.根据权利要求1所述的一种通过IM聊天内容分析挖掘客户风格偏好的方法，其特征在于：所述步骤4)中计算过程如下：设S表示待选择的风格，A表示当前出现的关键词的事件；A表示：本次聊天中出现了“G”、“H”两个风格的关键字，A代表的是一次聊天维度的事件，可包含1个关键词，也可包含多个关键字；则需要求出P(S/A)将全概率公式代入，则则以上公式可以变化为：

A为多个关键词所代表的事件，将A分为A1、A2、A3.....An，其分别代表关键词1出现的事件，关键词2出现的事件...关键词n出现的事件，因此上述式又可替换为：

其中：P(A1，A2，...|S)即为事件A1、A2....在S发生时，同时发生的概率，即为多个关键词在某个风格上同时出现的概率；

即P(A1，A2，...|S)＝P(A1|S)P(A2|S)

得：

根据公式，即可得出，用户聊天出现不同关键字下各个不同风格的概率大小，从而预测用户最有可能选择的风格。

3.根据权利要求1所述的一种通过IM聊天内容分析挖掘客户风格偏好的方法，其特征在于：所述步骤1)细化后的风格集合S，有如下要求：集合中所有元素，在用户的选择上是互斥的，就是用户选择结果只能属于某一个风格。