[发明专利]一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法

说明书

本发明涉及一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法，包括以下步骤：S1：对用户输入的需求语句进行实体识别处理的步骤；S2：对实体识别后的语句进行转换拼接处理的步骤；S3：根据快件物流领域知识图谱，对转换拼接处理后的语句进行语义解读的步骤；S4：构建快件物流服务用户喜好模型的步骤；S5：向用户推荐个性化物流服务的步骤。

技术领域

本发明属于快件物流服务搜索领域，具体涉及一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法。

背景技术

快件物流行业随着电子商务的兴起而快速发展，同时也出现了一些难以解决的问题，例如传统的物流企业为用户提供模板化的输入方式，但在现实情况中，用户需求具有较为明显的个性化和多变化的特征，用户个性化需求覆盖了功能、QoS等多方面内容，而传统的物流服务中假设用户所要求和所提供的服务是明确的，但这种假设在大部分场景下都是不成立的。

用户通过模板化的输入所体现的需求往往是宏观的、模糊的，物流公司也仅能获取这些需求，而用户的隐藏需求以及更多的需求诉求很难表达。需要根据用户需求以及服务资源的限制有差别的处理用户的请求，如何满足用户的个性化需求成为亟待解决的难题。

此外忽视对用户历史特征的挖掘。服务领域的一个典型特征是“先验性”，即过去使用服务所形成的历史记录隐含着未来使用服务的规律，当前很少有物流公司挖掘用户历史记录中隐含的个人特征，每次需求抵达时总是从起点为用户提供服务，缺乏足够的效率。如何根据领域知识和先验性来提高服务组合方案的构建效率和成功率，是另一个亟待解决的问题。

有鉴于此，本发明提供一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法；以解决现有技术中存在的上述缺陷，是非常有必要的。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述现有技术中存在的无法满足用户个性化需求的技术缺陷，提供设计一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法，以解决上述技术问题。

为实现上述目的，本发明给出以下技术方案：

一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法，包括以下步骤：

S1：对用户输入的需求语句进行实体识别处理的步骤；

S2：对实体识别后的语句进行转换拼接处理的步骤；

S3：根据快件物流领域知识图谱，对转换拼接处理后的语句进行语义解读的步骤；

S4：构建快件物流服务用户喜好模型的步骤；

S5：向用户推荐个性化物流服务的步骤。

所述步骤S1具体包括以下步骤：

将用户输入的需求语句信息进行分类处理，分为模板信息和需求信息；

其中，模板信息包括发货人信息，发货地址信息和发货人联系方式信息；以及收货人信息，收货地址信息和收货人联系方式信息；

需求信息包括用户对于所发物件信息表达的需求信息；例如“寄一个苹果手机，上门来取，最好用泡沫封装一下”这类需求。因为需求信息表达的不尽相同，没有统一的标准，所以如何从用户需求信息中提取关键信息是十分重要的。

使用中文分词工具Ansj来进行用户需求的分词，其具有良好的中文分词效果。但针对快件物流领域，会面临分词效果不佳的情况，从而导致后续操作的不准确。

根据快件物流领域知识图谱构建领域词典。结合快件物流领域词典，可以提高Ansj的分词质量。Ansj除了可以用户自定义词汇外，用户还可以对词汇进行自定义词汇标注。

基于知识图谱构建快件物流领域词典，结合领域词典进行命名实体识别；具体包括以下步骤：