[发明专利]一种互联网的个性化服务方法

摘要

本发明公开了一种互联网的个性化服务方法，包括以下步骤：使用树状信息的结构表示法表示个性化服务问题；进行结构化问题的逻辑化表示；进行个性化服务问题有序求解。由于本发明使用树状信息的结构表示法来描述个性化服务问题，将各种领域和形式的个性化服务问题使用服务内容要素、服务对象要素和其他要素这三个基本要素表示，将个性化服务问题分为基本要素、基本信息和子信息三个层次，所以可以使大部分领域信息系统的个性化服务问题结构化，进而可以由此设定个性化服务的推荐规则；本发明采用加权搜索所有解的方法，与顾客最近购买纪录相关的推理结果权值最大，以后根据购买顺序依次降低，因此推荐出新的服务对象感兴趣的资源。

主权项

一种互联网的个性化服务方法，其特征在于：包括以下步骤：A、使用树状信息的结构表示法表示个性化服务问题A1、将个性化服务问题分成基本要素、基本信息和子信息三个层次，每个基本要素包括若干个基本信息，每个基本信息包括若干个子信息；所述的基本要素包括服务内容要素、服务对象要素和其他要素共三个基本要素；所述的服务内容要素包括网站中产品的基本信息，所述的服务对象要素包括服务对象的个人的基本信息，所述的其他要素是除服务内容要素和服务对象要素以外的其他基本信息；所述的网站中产品的基本信息是电子商务网站中的商品信息或新闻门户网站中的新闻信息；所述的商品信息包括商品品牌、商品类别和商品产地信息单元；所述的新闻信息包括新闻类别、新闻关键字、新闻发布时间；所述的个人的基本信息包括性别、年龄、学历和收入；所述的其他基本信息包括季节和上线时间；A2、使用树状信息的结构表示法来描述具有层次化结构特征的实际个性化服务问题，把个性化服务问题的基本要素、基本信息和子信息分别描述为树的信息侧面、信息单元和子句；子句是树的叶子节点，是基本单元，包含个性化服务问题的数据信息，而除了叶子节点以外的节点则是个性化服务问题的结构信息；A3、将服务内容和服务对象的数据保存在数据库中，使树的结构与该数据库的表结构一致，即：服务对象信息侧面对应数据库中的服务对象表或视图，该侧面中的每个信息单元与服务对象表或视图中的列名相对应，而子句的数据信息对应列中的记录值；同样，服务内容信息侧面的信息单元和子句分别也对应着相应表或视图中的列名和具体值；其他信息侧面可以不与数据库中信息对应；B、结构化问题的逻辑化表示将个性化服务问题使用树状信息结构表示法表示后，则个性化服务问题就可以用一组规则和事实进行逻辑化表示；B1、将服务对象信息侧面的事实表示为：object(“信息单元名”，“子句”，“服务对象”).B2、将服务内容信息侧面的事实表示为：done(“信息单元名”，“子句”，“服务对象”)，描述服务对象已经完成浏览或购买的服务内容B3、由于其他信息侧面和子句中的信息各种各样，因此对它的描述内容要视具体情况而定，将其他信息侧面描述为：know(“信息单元名”，“子句”，“服务对象”)B4、将服务对象的行为都使用上述三种事实的组合来描述： ( I i = 0 n know ( a i , b i , X ) ) ∩ ( I j = 0 m object ( c j , d j , X ) ) ∩ ( I k = 0 l done ( e k , f k , X ) ) 其中X代表服务对象变量，n表示其他信息侧面描述的总数，a和b分别表示该信息侧面描述的具体的信息单元名和子句，i则表示多个信息侧面描述中的第i个描述；m表示服务对象信息侧面描述的总数，c和d分别表示该信息侧面描述的具体的信息单元名和子句，j则表示多个信息侧面描述中的第j个描述；l表示服务内容信息侧面描述的总数，e和f分别表示该信息侧面描述的具体的信息单元名和子句，k则表示多个信息侧面描述中的第k个描述；B5、一个推荐规则的知识本质上是IF‑THEN语句，具有以下形式：if(<前提1><前提2>…<前提n>)then(<结论1><结论2>…<结论n>)使用规则是要推知服务对象可能还需要什么服务，所以将服务对象可能发生的服务内容表示为want(“信息单元名”，“子句”，“服务对象”)显然，将要发生的服务始终是规则的结论部分；而服务对象信息、已经发生的服务内容信息以及其他客观信息构成了规则的条件部分；因此，个性化服务问题的表达式为： ( I i = 0 n know ( a i , b i , X ) ) ∩ ( I j = 0 m object ( c j , d j , X ) ) ∩ ( I k = 0 l done ( e k , f k , X ) ) → want ( y , z , X ) 当想要了解服务对象a可能的服务内容时，只要询问“want(Y，Z，a)”，即可遍历得到所有可能的结果，式中Y和Z为变量；C、个性化服务问题有序求解基于规则的推荐可以满足服务对象的个性化偏好，还能预测服务对象的行为；但是规则本身没有先后次序，而对服务对象的服务内容是有严格次序的；因此，我们在服务内容信息侧面的事实描述中再加入一个服务顺序的参数，用来描述服务对象第n轮的服务内容：done(“信息单元名”，“子句”，“服务对象”，n).用want(“信息单元名”，“子句”，“服务对象”，n)描述服务对象完成第n轮的服务内容后，可能需要的服务；而个性化推荐问题的表达式修改为： ( I i = 0 n know ( a i , b i , X ) ) ∩ ( I j = 0 m object ( c j , d j , X ) ) ∩ ( I k = 0 l done ( e k , f k , X , n k ) ) ∩ ( N is max ( n 0 · · · n l ) ) . → want ( y , z , X , N ) N的值表示该解是在服务对象完成第n轮的服务内容后得到的；显然，越靠近当前纪录相关的推理结果N值越大，当N与顾客浏览和购买轮次数相同时，则该解就是服务对象下一步最可能想要的服务内容；当所有解的N都小于当前轮次数时，则表示没有与当前相关联的规则；这样从N的大小就可以判断服务对象最想要的服务内容；由于在首轮中，没有已经完成的服务内容，因此定义它的N值为0，规则如下： ( I i = 0 n know ( a i , b i , X ) ) ∩ ( I j = 0 m object ( c j , d j , X ) ) ∩ ( Nis 0 ) . → want ( y , z , X , N ) .