[发明专利]基于项目计划内容和用户行为的知识推荐方法

说明书

本发明涉及一种基于项目计划内容和用户行为的知识推荐方法，属于智能推荐的技术领域，抽取项目名称和计划名称，分别计算与知识库中的知识名称的匹配度，抽取项目分类和计划类型形成项目分类标签和计划类型标签，记录知识库中的知识标签，分别计算项目分类标签和计划类型标签与知识标签的匹配度，对名称参数和标签参数进行赋权，确定在匹配度计算中的比重值，计算加权平均匹配度并排序，抽取用户行为并分配权重，进行二次排序，根据结果提供知识推荐。本发明通过各项匹配度与权重计算加权平均值排序，相应地返回适配的知识，知识推荐准确度高。

技术领域

本发明涉及一种基于项目计划内容和用户行为的知识推荐方法，属于智能推荐技术领域。

背景技术

当今时代信息数据爆炸，用户面临大量信息，工程项目计划数据庞杂，难以快速又准确地找到需要的信息，而搜索结果中常常包含大量的与目标信息相似的信息，无法进行有效排序，影响了用户看到信息的先后顺序和质量，为了使用户搜索过程中快速且准确地搜索到目标信息和目标项目计划对应的知识，需要一种能够根据目标项目计划内容和用户行为综合排序的知识推荐方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于项目计划内容和用户行为的知识推荐方法，其具体技术方案如下：包括以下步骤：

步骤1：抽取项目计划内容中的项目名称和计划名称，分别计算项目名称和计划名称与知识库中的知识名称的匹配度；

步骤2：对项目名称和计划名称进行赋权，得到项目名称和计划名称与知识名称的匹配度的比重值；

步骤3：抽取项目计划内容中的项目分类和计划类型形成项目分类标签和计划类型标签，并记录知识库中的各条知识标签，分别计算项目分类标签和计划类型标签与知识标签的匹配度；

步骤4：对项目分类标签和计划类型标签进行赋权，得到项目分类标签和计划类型标签与知识标签的匹配度的比重值；

步骤5：计算项目计划内容中的项目名称、计划名称、项目分类标签、计划类型标签与知识的名称和标签的加权平均匹配度，并根据加权平均匹配度对项目和计划对应的知识进行排序；

步骤6：当项目计划内容中的项目名称、计划名称、项目分类标签、计划类型标签与多个知识的名称和标签的加权平均匹配度相等时，获取针对知识的用户行为并分配权重，计算知识热度，并根据知识热度进行二次排序；

步骤7：根据得到的加权平均匹配度及知识热度，综合得出基于项目计划内容和用户行为的知识推荐。

进一步的，所述步骤1中项目名称、计划名称和知识名称视为字符串，则匹配度定义为两个字符串的最长公共子序列，所述最长公共子序列是指由原字符串在不改变相对顺序的情况下删除某些字符，或不删除任何字符后组成的新字符串，

计算匹配度的具体步骤为：

步骤1.1：比较字符串a和字符串b的字符串长度，当ab时，创建一个空数组A、匹配成功字符数记为F，将字符串a中的第一个字符放入数组A，遍历字符串b中的每一个字符，当数组A与字符串b中的第m个字符匹配成功后，F记为1；

步骤1.2：数组A中存入的字符改为字符串a中的第二个字符，从字符串b中的第m+1个字符开始遍历，若数组A与字符串b中的第h（h＞m）个字符匹配成功，F记为2，若匹配不成功，则F仍为1；

步骤1.3：数组A中存入的字符改为字符串a中的第三个字符，从字符串b中的第h+1个字符开始遍历，以此类推，直至数组A中的字符串a中的第t个字符遍历至字符串b的最后一个字符，第一次遍历匹配数记为F₁；

步骤1.4：当字符串b遍历完成后，字符串a仍未完成匹配，则开始第二次遍历，将字符串a中的第t+1个字符放入数组A，遍历字符串b中的每一个字符，当数组A与字符串b中的第m个字符匹配成功后，F记为1；