[发明专利]基于画像相似性的信息检索推荐方法、装置及存储介质

说明书

本发明涉及数据分析技术领域，提出一种相似性的信息检索推荐方法、装置及存储介质，其中的方法包括：获取不同用户的用户画像，并确定各用户画像之间的用户画像相似性；基于所述用户画像相似性创建用户动态社区，使相似画像的用户分属到同一用户动态社区内；根据所述用户动态社区及所述用户的查询语句对所述用户进行信息检索推荐。本发明通过计算用户画像之间的相似性，获得不同用户之间的相似性，可实现个性化信息检索和推荐。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于用户画像相似性的信息检索推荐方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

协同信息检索(Collaborative Information Retrieval,CIR)是一种基于社会关系的信息检索方法，该CIR协同信息检索系统能够对用户交互历史记录进行分析，以便更有效地响应后续的用户查询。但是，当两个用户同时向CIR系统发送相同的查询时，由于两个用户的目标和行为特征可能不同，二者可能对两个不同的文档列表感兴趣，此时，CIR就面临个性化的查询推荐问题。

目前，信息检索是用户进行信息查询和获取的主要方式，是查找信息的方法和手段，信息的存储是实现信息检索的基础，这里要存储的信息包括原始文档数据、图片、视频和音频等，为实现信息检索首先要将这些原始信息进行计算机语言的转换，并将其存储在数据库中，否则无法进行机器识别。待用户根据意图输入查询请求后，检索系统根据用户的查询请求在数据库中搜索与查询相关的信息，通过一定的匹配机制计算出信息的相似度大小，并按从大到小的顺序将信息转换输出。

可知，现有的信息检索方法要么比较复杂，要么检索精度差，个性化不足，导致推荐效果差，用户体验不佳。

发明内容

本发明提供一种基于用户画像相似性的信息检索推荐方法、电子装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于通过加权二分图最大匹配获取用户画像相似性的方式，获取不同用户之间的画像相似性，该方法能够在协同信息检索环境中动态构建用户社区，并将其应用于个性化信息检索，提高检索准确率，优化用户体验。

为实现上述目的，本发明提供一种基于用户画像相似性的信息检索推荐方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：

获取不同用户的用户画像，并确定各用户画像之间的用户画像相似性；

基于所述用户画像相似性创建用户动态社区，使相似画像的用户分属到同一用户动态社区内；

根据所述用户动态社区及所述用户的查询语句对所述用户进行信息检索推荐。

优选地，所述获取不同用户的用户画像，并确定各用户画像之间的用户画像相似性的步骤包括：

将用户画像P存储为与坐标(q，D_q)相关的集合；其中，q表示用户的任意一个查询记录，D_q表示与所述查询记录q相关的所有文档；

基于待处理的用户画像P(X)和用户画像P(Y)构造加权二分图；其中，P(X)为用户X的用户画像，P(Y)为用户Y的用户画像，P(X)的顶点e通过边(e，é)连接到P(Y)的顶点é；

基于所述加权二分图获取所述用户画像P(X)的顶点e与所述用户画像P(Y)的顶点é之间的相似性；

根据所述P(X)的顶点e与所述P(Y)的顶点é之间的相似性确定所述边(e,é)的权重；

基于所述边(e,é)的权重获取用户画像P(X)和用户画像P(Y)之间的最大加权匹配值；

根据所述最大加权匹配值获取所述用户X和用户Y的用户画像相似性。

优选地，所述用户X的用户画像P(X)存储为：

所述用户Y的用户画像P(Y)存储为：