[发明专利]基于交互式进化优化的图书个性化搜索方法

权利要求书

1.用于心理学图书个性化快速搜索的交互式进化优化方法，其特征为该方法将整个进化优化过程分为三大功能模块，具体包括以下内容：

(1)初始进化种群的生成模块，是通过利用用户当前输入信息、用户历史搜索记录和群体共性搜索信息建立用户偏好模型CP-nets，确定初始种群生成；

(2)CP-nets更新模块，是通过实时分析用户的浏览行为，更新CP-nets，以掌握用户偏好的变化，为用户提供更好的搜索信息；

(3)交互式进化模块，是通过对CP-nets定量描述，获取个体适应值评价函数，从而将偏好模型应用于交互式遗传算法；

所述CP-nets更新模块为用户提供两种更新方式，通过用户实时浏览行为，跟踪用户偏好；包括：

(1)根据用户浏览行为特征，将用户浏览行为通过五种浏览时间描述；用户浏览第i页第j(j＝1,2,3…8)本图书的浏览行为转换时间t_ij：

其中，t_ij＝t_实际和t_ij＝29为用户浏览图书但无收藏、加入购物车，或者购买行为的浏览时间；

基于浏览时间，定义用户对第i页第j(j＝1，2，3…8)本图书的偏好权重以及包含的属性值权重均为W_ij＝t_ij；

(2)CP-nets更新中，利用公式对第i页的图书属性偏好排序，完成CP-nets更新，其中，w(x)为用户对第i页所浏览图书中属性值x的权值。

2.权利要求1所述的用于心理学图书个性化快速搜索的交互式进化优化方法，其特征在于利用用户当前输入信息、用户历史搜索记录和群体共性搜索信息，建立用户偏好模型，为初始种群生成提供初始搜索信息，包括：

(1)根据用户当前输入信息确定决策属性变量间的偏好支配关系，构建偏好网络；

(2)根据用户历史搜索记录和群体共性搜索信息，确定决策属性变量取值间的部分偏好支配关系，获得偏好支配表。

3.权利要求1所述的用于心理学图书个性化快速搜索的交互式进化优化方法，其特征在于：

基于软约束的支配占优策略，定量化CP-nets，从而获得用户对所有图书的适应值评价函数：

假设o＝(U_i，V_ij)为一本图书所具有的属性，sequ(x)为决策属性变量取值的偏好排序，class(x)为决策属性变量在CP-nets中顶点级别，其中，U_i为CP-nets模型中的父属性顶点，Vi为CP-nets模型中的子属性节点，V_ij为子属性节点中的第j个属性。