一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法，包括以下步骤：S1：对用户输入的需求语句进行实体识别处理的步骤；S2：对实体识别后的语句进行转换拼接处理的步骤；S3：根据快件物流领域知识图谱，对转换拼接处理后的语句进行语义解读的步骤；S4：构建快件物流服务用户喜好模型的步骤；S5：向用户推荐个性化物流服务的步骤。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法
本专利技术属于快件物流服务搜索领域，具体涉及一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法。
技术介绍
快件物流行业随着电子商务的兴起而快速发展，同时也出现了一些难以解决的问题，例如传统的物流企业为用户提供模板化的输入方式，但在现实情况中，用户需求具有较为明显的个性化和多变化的特征，用户个性化需求覆盖了功能、QoS等多方面内容，而传统的物流服务中假设用户所要求和所提供的服务是明确的，但这种假设在大部分场景下都是不成立的。用户通过模板化的输入所体现的需求往往是宏观的、模糊的，物流公司也仅能获取这些需求，而用户的隐藏需求以及更多的需求诉求很难表达。需要根据用户需求以及服务资源的限制有差别的处理用户的请求，如何满足用户的个性化需求成为亟待解决的难题。此外忽视对用户历史特征的挖掘。服务领域的一个典型特征是“先验性”，即过去使用服务所形成的历史记录隐含着未来使用服务的规律，当前很少有物流公司挖掘用户历史记录中隐含的个人特征，每次需求抵达时总是从起点为用户提供服务，缺乏足够的效率。如何根据领域知识和先本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：对用户输入的需求语句进行实体识别处理的步骤；/nS2：对实体识别后的语句进行转换拼接处理的步骤；/nS3：根据快件物流领域知识图谱，对转换拼接处理后的语句进行语义解读的步骤；/nS4：构建快件物流服务用户喜好模型的步骤；/nS5：向用户推荐个性化物流服务的步骤。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对用户输入的需求语句进行实体识别处理的步骤；
S2：对实体识别后的语句进行转换拼接处理的步骤；
S3：根据快件物流领域知识图谱，对转换拼接处理后的语句进行语义解读的步骤；
S4：构建快件物流服务用户喜好模型的步骤；
S5：向用户推荐个性化物流服务的步骤。


2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
将用户输入的需求语句信息进行分类处理，分为模板信息和需求信息；
其中，模板信息包括发货人信息，发货地址信息和发货人联系方式信息；以及收货人信息，收货地址信息和收货人联系方式信息；
需求信息包括用户对于所发物件信息表达的需求信息；
基于知识图谱构建快件物流领域词典，结合领域词典进行命名实体识别；具体包括以下步骤：
第一步，针对物流服务，从知识图谱中抽取服务名称，对服务名称先进行分词处理，并保存到领域词典中，该类词汇使用“lfw”来标识，若用户需求中存在该词汇，则会直接分割出来；
第二步，针对快件，在知识图谱中设置快件的标准名称和别名，需要将标准名称和别名添加到领域词典中，快件词汇使用“lcp”进行标识；
第三步，来自于服务提供者名称的词汇，服务提供者名称使用“lqy”进行标识。


3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的快件物流服务语义提取方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
在用户的需求中，包括用户的快件需求，服务需求和服务提供者需求；
针对用户的快件需求，利用别名属性来转换，在知识图谱中对快件定义别名属性，使得不同表达的快件都能在知识图谱中找到对应，对于无法找到实体对应的快件，则需要询问用户，进而将可以进行转换的快件词汇转换到标准描述；
针对用户的服务需求和服务提供者需求，利用领域词典进行转换，以用户需求命名实体识别的结果为基础将分词处理后的词汇转换到标准的服务名称上，根据用户的需求动态的对领域词典进行更新；
经过对用户的需求进行命名实体识别和需求转换，得到系列的词汇，然后对这些词汇进行抽取，具体步骤如下：
第一步：抽取关键词
将标识为“lcp”、“lfw”和“lqy”的词汇抽取出来，同时将其他词汇去除；“lcp”词汇为必需词汇，“lfw”和“lqy”词汇为非必需词汇，若用户没有输入需求或者用户需求中没有标识为“lcp”的词汇，则需要进一步询问用户，只有在获取到用户想要运输的快件信息后，才能进行后面的操作；将“lcp”词汇映射为快件信息，将“lfw”词汇映射为服务信息，将“lqy”词汇映射为服务提供者信息；
第二步：需求拼接
将模板信息和用户需求进行拼接，对用户的需求进行描述，如公式(1)所示：
N＝{P，f1，...，fm，fsterbAendC}(1)
其中，P代表用户想要运输的快件，为必需元素；f1，...，fm代表用户需要的服务流程，为非必需元素；Astert代表寄件位置，Aend代表收件位置，为必需元素；C为用户的服务提供者要求，为非必需元素。


4.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的快...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟凡超，郑璇池，孙山鑫，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23