[发明专利]基于对象三元语言概念的个性化新闻推荐方法及系统

权利要求书

1.基于对象三元语言概念的个性化新闻推荐方法，其特征是，包括：

获取已知不同性别不同年龄段用户对于不同新闻多个特征指标的评价结果，通过语言值三元决策背景，求得对象三元语言概念集合；具体包括：

随机抽取不同板块已有的各个新闻，获取不同新闻的特征指标、不同年龄段用户对新闻各个特征指标的评价，不同性别用户群体对不同新闻的喜爱程度和对不同新闻质量的满意度；基于获取的数据，构建语言值三元决策背景；根据语言值三元决策背景，计算每个条件子集所对应的条件-语言值子背景；

对得到的多个条件-语言值子背景进行对比，去除重复项；

针对去除重复项的多个条件-语言值子背景，计算出所有的条件-对象语言概念；

依次遍历所有的条件-对象语言概念，根据对象三元语言概念定义，获取对应的条件集；判断条件集与条件-对象语言概念对应的条件是否相同；若相同，则将对象三元语言概念构成对象三元语言概念规则；若不相同，则获得新的对象三元语言概念，将新的对象三元语言概念放入集合中，构成对象三元语言概念集合；

基于获取的数据，构建语言值三元决策背景；根据语言值三元决策背景，计算每个条件子集所对应的条件-语言值子背景；具体包括：

语言值三元背景X＝(X₁,X₂,X₃,L)，其中对象集X₁＝{g₁,g₂,...,g_p}，对象集用于表示p条新闻；属性集X₂＝{m₁,m₂,...,m_q}，属性集用于表示新闻的q个评价指标；条件集X₃＝{b₁,b₂,...,b_r}及在语言术语集上的语言值关系L:X₁×X₂×X₃→S，S＝{s_α|α＝-τ,…,-1,0,1,…,τ}，所述p为对象总个数，q为属性总个数，r为条件总个数；条件集用于表示用户的年龄段；S表示用户对每个评价指标的评价结果；

对语言值三元背景进行处理，得到语言值三元决策背景(X₁,X₂,X₃,L,N₂,N₃,J)；收集用户g在条件b下具有属性m的语言概念L(g,m,b)，g∈X₁，m∈X₂，b∈X₃，L(g,m,b)＝s_α∈S，初始化对象集X₁，属性集X₂，条件集X₃与语言概念的语言值三元决策背景(X₁,X₂,X₃,L)作为训练集；计算每个条件子集b_i所对应的条件-语言值子背景；

从对象三元语言概念集合中，提取出语言值三元决策规则；

获取待推荐新闻的数据，根据语言值三元决策规则，将待推荐的新闻推荐给适合的用户群体。

2.如权利要求1所述的基于对象三元语言概念的个性化新闻推荐方法，其特征是，从对象三元语言概念集合中，提取出语言值三元决策规则；具体包括：

判断对象三元语言概念集合中是否存在冗余概念，若存在冗余概念，则将冗余概念从集合中移除；若不存在冗余概念，则进入下一步；

基于移除冗余概念后的对象三元语言概念集合，生成在语言值条件三元背景和语言值决策三元背景上的第一概念集合和第二概念集合；

遍历第二概念集合中的概念，在第一概念集合中根据对象相等的原则，找到对应的概念；将两个概念分别作为规则前件和规则后件，构成一个规则，将规则加入到规则集中；

去除规则集中的冗余规则，得到若干个语言值三元决策规则。