[发明专利]一种用户需求不明确情况下的服务推荐方法

权利要求书

1.一种用户需求不明确情况下的服务推荐方法，其特征是：包括以下步骤：

步骤1：根据用户使用频率识别目标用户，将使用频率低于设定阈值的用户移除；

步骤2：根据目标用户周期性的服务使用数据或记录，构建目标用户的服务使用行为和序列；

步骤3：构建目标用户档案，所述目标用户档案至少包括目标用户的年龄、性别、教育程度和职业，并基于所述目标用户档案对目标用户进行聚类，得到目标用户所属群类；

步骤4：在目标用户所属群落内，找寻与目标用户具有相似评分偏好的用户群体。

2.根据权利要求1所述的一种用户需求不明确情况下的服务推荐方法，其特征是：从所得用户群体中挖掘服务模式，所述挖掘服务模式包括下列步骤：

步骤5.1：扫描与目标用户具有相似评分偏好的用户群体的服务序列，初次扫描时得到的结果定义为长度为1的频繁服务；

步骤5.2：后续的扫描结果建立在前次扫描结果之上，当出现次数大于等于最小支持度阈值的服务模式才能成为下一次扫描的种子候选服务模式，得到长度为k+1的候选服务模式，判定候选服务模式的出现频率是否大于最小支持度，若是则该候选服务模式被放入频繁服务模式集合，支持度为与目标用户具有相似评分偏好的用户群体的服务序列集合中包含的候选服务模式的总数，仅当候选服务模式的支持度大于给定阈值时，将候选服务模式定义为服务模式，该给定阈值即最小支持度；

步骤5.3：每次扫描后判定是否出现新的服务模式，若产生了新的服务模式则重复进行扫描，若未产生则结束扫描，得到若干服务模式。

3.根据权利要求1所述的一种用户需求不明确情况下的服务推荐方法，其特征是：生成目标用户在某一时间段内的候选服务序列，并将所述候选服务序列和与目标用户具有相似评分偏好的用户群体产生的服务模型进行匹配操作，对所述候选服务序列进行排序，选择最合适的候选服务推送给目标用户。

4.根据权利要求1所述的一种用户需求不明确情况下的服务推荐方法，其特征是：所述在目标用户所属群落内，找寻与目标用户具有相似评分偏好的用户群体步骤中，采用包括皮尔逊相关系数、余弦相似度和基于距离的测量三种方式的一种或几种进行平均加权的方式识别与目标用户具有相似评分偏好的用户群体。

5.根据权利要求1所述的一种用户需求不明确情况下的服务推荐方法，其特征是：基于所述目标用户档案对目标用户进行聚类中，聚类方法采用K-Means算法，基于欧氏距离计算目标用户到群落中心的数值判断目标用户所属类别，具有最小欧氏距离的群落即为目标用户所归属群落或类别。

6.根据权利要求1所述的一种用户需求不明确情况下的服务推荐方法，其特征是：在步骤1中，根据目标用户的服务序列的长度，随机去除服务序列中不大于该长度数量的服务获得目标用户在某时间段内的候选服务序列。

7.根据权利要求1所述的一种用户需求不明确情况下的服务推荐方法，其特征是：将所述候选服务序列和与目标用户具有相似评分偏好的用户群体产生的服务模型进行匹配操作的中，使用时间权重区分不同时间段的重要程度，对所述候选服务序列进行排序。