【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的性格模型分析处理方法及系统
本专利技术涉及智能
，特别涉及基于知识图谱的性格模型分析处理方法及系统。
技术介绍
现有的各个门户网站，都拥有大量的用户，门户网站也希望能根据用户的个人个性特征，为用户推送更多用户感兴趣的内容，以吸引和保留更多的用户。现有技术中，已经提供了很多技术来分析用户的个性特征，例如一些购物网站会根据用户的历史购物信息分析用户对购物的喜好，新闻发布网站会根据用户的历史浏览信息分析用户对信息的喜好。这些都是确定用户喜好的技术，现有技术中还缺少能够确定用户性格特征的技术，如果能分析确定出用户的性格特征，则大量的互联网公司可以利用用户的性格特征这一个性特征来为用户进行个性化的服务。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于知识图谱的性格模型分析处理方法及系统，用以智能化的分析用户的性格特征。本专利技术实施例提供了一种基于知识图谱的性格模型分析处理方法，包括：获取用户在预设时间段内接触过的对象，所述对象包括文章、小说、音乐、电影中的任一对象或多个对象；
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的性格模型分析处理方法，其特征在于，包括：/n获取用户在预设时间段内接触过的对象，所述对象包括文章、小说、音乐、电影中的任一对象或多个对象；/n从所述对象中确定接触次数等于或大于预设次数、并且最短一次接触所述对象的接触时长等于或大于预设时长的目标对象；/n根据所述目标对象所对应的知识图谱，确定所述用户的性格特征；所述知识图谱中列出了所述目标对象的相关信息，所述相关信息包括网页中对所述目标对象的评论信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的性格模型分析处理方法，其特征在于，包括：
获取用户在预设时间段内接触过的对象，所述对象包括文章、小说、音乐、电影中的任一对象或多个对象；
从所述对象中确定接触次数等于或大于预设次数、并且最短一次接触所述对象的接触时长等于或大于预设时长的目标对象；
根据所述目标对象所对应的知识图谱，确定所述用户的性格特征；所述知识图谱中列出了所述目标对象的相关信息，所述相关信息包括网页中对所述目标对象的评论信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述获取用户在预设时间段内接触过的对象，包括：
监控所述用户的电子设备在所述预设时间段内的使用日志；
根据所述使用日志，确定所述用户在预设时间段内接触过的对象。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据所述目标对象所对应的知识图谱，确定所述用户的性格特征，包括步骤A1-A4：
步骤A1、获取每个目标对象对应的知识图谱；
步骤A2、针对每个目标对象，执行如下步骤A21-A22：
步骤A21、从第d个目标对象对应的知识图谱中获取第d个目标对象对应的评论信息；从所述评论信息中获取关于感官感受的所有词语；按照词语在所述评论信息中的出现次数从大到小的顺序对所述所有词语进行排序；获取排在前n位的n个目标词语；
步骤A22、按照如下公式(1)计算所述第d个目标对象对应的n个目标词语与预设的b个性格特征中每个性格特征之间的匹配度：
其中，Xdj表示所述第d个目标对象对应的n个目标词语与第j个性格特征之间的匹配度；λij表示所述n个目标词语中的第i个目标词语与所述第j个性格特征之间的匹配因子；λij越高，表明第i个目标词语与所述第j个性格特征之间越匹配；pdi表示第d个目标对象对应的第i个目标词语在所述评论信息中的出现次数；
其中，tci表示预设训练集中第c个对象的评论信息中包括的第i个目标词语的数目；ycj表示预设训练集中第c个对象的评论信息的发布者中拥有第j个性格特征的发布者的数目；X为所述预设训练集中对象的总数目；
步骤A3、按照步骤A21-A22计算出每个目标对象对应的与每个性格特征之间的匹配度之后，对如下公式(2)进行计算：
其中，βj表示所述用户的性格特征与第j个性格特征之间的匹配值；表示预设的第d个目标对象所归属的作品种类对应的性格影响因子，为预设值，取值范围为[0,1]；M表示所述目标对象的总数目；
步骤A4、按照步骤A3计算出所述用户的性格特征分别与每个性格特征之间的匹配值之后，确定所有匹配值中的最大匹配值；将所述最大匹配值对应的性格特征作为所述用户的性格特征。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述用户的性格特征，为所述用户推送匹配的服务。
5.一种基于知识图谱...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔炜，
申请(专利权)人：上海松鼠课堂人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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