一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法与系统，该方法包括以下步骤：S1、用户输入；S2、对用户选择项进行相似度计算，发现最近邻居；S3、根据用户相似度计算产生推荐数据集；S4、构建并利用标签给用户推荐相似案例。有益效果：通过运用协同过滤算法及对其进行改进，能够提高推荐案例的准确性，在用户选择输入项后，会根据系统推荐的案例选择不相关、基本相关、非常相关，从而能够有效地提高用户对案例的理解程度，降低民众维权的专业性限制；同时本方法通过改进现有推荐算法能够根据用户的选择项直接判断是否为相似输入，甚至找到相同输入，从而减少现有算法中的数据矩阵构建，提高效率与推荐的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法与系统
本专利技术涉及信息推荐领域，具体来说，涉及一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法与系统。
技术介绍
随着普法工作深入开展和民众法制意识的增强，遇到各种纠纷，更多的人选择运用法律武器去维护自己的合法权益。因此，法院受理的案件也越多，由于审理案件的数量日益增多，各法律相关检索网站提供了对公开的裁判文书的检索查询服务，同时，最高人民法院也在不断的发布各裁判文书中的各类典型案例作为指导性案例。但其仍需工作人员进行大量详细的阅读，才有可能得出类似的判案参考，需要耗费大量时间。而采用基于关键词的匹配技术来实现公益诉讼案例的推荐，其效果达不到要求，无法起到辅助案件审理的作用。其中，所谓典型案例泛指法律界具有较强典型意义及较大社会影响的法律纠纷案例。发布的典型案例往往案情复杂，判案情况富有逻辑性，往往需要进行大量详细的阅读，才有可能得出类似的判案参考，即使是法律专业人士也需要大量时间，而对于非法律专业人士要想找到自己需要的典型案例则需要耗费更多的时间。所以民众在进行维权时，由于专业性的限制，如何去打官司，以自己的情况是否可以获得法律的支持成为普罗大众的痛点。针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法与系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：根据本专利技术的一个方面，提供一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法，该方法包括以下步骤：S1、用户输入；S2、对用户选择项进行相似度计算，发现最近邻居；S3、根据用户相似度计算产生推荐数据集；S4、构建并利用标签给用户推荐相似案例。进一步的，所述用户输入为当前用户选择案由，并对该案由内相关问题进行选择并输入。进一步的，其特征在于，所述对用户选择项进行相似度计算，发现最近邻居包括以下步骤：S21、若当前用户选择案由不同时，采用以下公式计算：；S22、若选择案由相同时，采用以下公式计算：；其中，sim（u1，u2）为用户u1与u2的相似度，s为问题总数,∇在单选选择情况下相同为1，不同为0，且在多选情况下，s1为多选选项数；S23、根据上述公式判断最近邻居，并选取相似度最近的五个邻居。进一步的，所述产生推荐数据集包括以下步骤：S31、计算某个案例组中案例对当前用户输入的推荐值，采用以下公式计算：；其中，p表示推荐值，为用户输入对选择的平均估值，在本场景应用中值为0；sim(u，ui)为用户输入u和用户输入ui的相似度，ri是用户输入i对案例组的平均估值，为用户输入i对案例的平均估值；S32、选取p值最大的五个案例推荐给当前用户，同时后台分析案例结果，进行综合司法风险评估。进一步的，所述构建并利用标签给用户推荐相似案例包括以下步骤：S41、用户对案例进行评价与增加标签；S42、利用推荐算法，计算用户对案例的兴趣程度，计算公式为：；其中，用户输入标签行为（u，i，b）代表用户u对i案例打上b标签，nu,b表示用户u打过标签b的次数，nb,i是案例i被打过标签b的次数，q值表示用户对案例的兴趣程度；S43、利用领域的方法将标签扩展至其他案件。进一步的，所述利用领域的方法为通过数据统计出标签之间的相似度，利用以下余弦相似度公式进行计算：；其中，b与b′均表示标签，N(b)为有标签b的案例的集合，nb,i为案例i上打上标签b的用户数。根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的系统，该系统包括以下模块组成：用户输入模块，用于收集当前用户的输入集；相似度计算模块，用于计算与当前用户输入最相近的用户输入；推荐值计算模块，用于计算案例推荐值并选取最大的案例给当前用户；标签评价与计算模块，用于构建并利用标签给用户推荐相似案例。进一步的，所述相似度计算模块，用于计算与当前用户输入最相近的用户输入包括以下步骤：若当前用户选择案由不同时，采用以下公式计算：；若选择案由相同时，采用以下公式计算：；其中，sim（u1，u2）为用户u1与u2的相似度，s为问题总数，∇在单选选择情况下相同为1，不同为0，且在多选情况下，s1为多选选项数；根据上述公式判断最近邻居，并选取相似度最近的五个邻居。进一步的，所述推荐值计算模块，用于选取推荐值最大的案例给当前用户包括以下步骤：计算某个案例组中案例对当前用户输入的推荐值，采用以下公式计算：；其中，为用户输入对选择的平均估值，在本场景应用中该值为0；sim(u，ui)为用户输入u和用户输入ui的相似度，ri是用户输入i对案例组的平均估值，为用户输入i对案例的平均估值；选取p值最大的五个案例推荐给当前用户。进一步的，所述标签评价与计算模块4，用于构建与利用标签给用户推荐相似案例包括以下步骤：用户对案例进行评价与增加标签；利用推荐算法，计算用户对案例的兴趣程度，计算公式为：；其中，用户输入标签行为（u，i，b）代表用户u对i案例打上b标签，nu,b表示用户u打过标签b的次数，nb,i是案例i被打过标签b的次数，q值表示用户对案例的兴趣程度；利用领域的方法将标签扩展至其他案件。本专利技术的有益效果为：通过运用协同过滤算法及对其进行改进，能够提高推荐案例的准确性，在用户选择输入项后，会根据系统推荐的案例选择不相关、基本相关、非常相关，从而能够有效地提高用户对案例的理解程度，降低民众维权的专业性限制。同时本方法通过改进现有推荐算法能够根据用户的选择项直接判断是否为相似输入，甚至找到相同输入，从而减少现有算法中的数据矩阵构建，提高效率与推荐的准确率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本专利技术实施例的一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法的流程图;图2是根据本专利技术实施例的一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法中用户根据选项进行案例推送的流程图；图3是根据本专利技术实施例的一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法中评估矩阵示意图；图4是根据本专利技术实施例的一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法中用户输入“非常相关”案例的统计数据图；图5是根据本专利技术实施例的一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的系统的系统框图。图中：1、用户输入模块；2、相似度计算模块；3、推荐值计算模块；4、标签评价本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1、用户输入；/nS2、对用户选择项进行相似度计算，发现最近邻居；/nS3、根据用户相似度计算产生推荐数据集；/nS4、构建并利用标签给用户推荐相似案例；/n其中，所述对用户选择项进行相似度计算，发现最近邻居包括以下步骤：/nS21、若当前用户选择案由不同时，采用以下公式计算：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、用户输入；
S2、对用户选择项进行相似度计算，发现最近邻居；
S3、根据用户相似度计算产生推荐数据集；
S4、构建并利用标签给用户推荐相似案例；
其中，所述对用户选择项进行相似度计算，发现最近邻居包括以下步骤：
S21、若当前用户选择案由不同时，采用以下公式计算：

；
S22、若选择案由相同时，采用以下公式计算：

；
其中，sim（u1，u2）为用户u1与u2的相似度，s为问题总数，∇在单选选择情况下相同为1，不同为0，且在多选情况下，s1为多选选项数；
S23、根据上述公式判断最近邻居，并选取相似度最近的五个邻居；
所述根据用户相似度计算产生推荐数据集包括以下步骤：
S31、计算某个案例组中案例对当前用户输入的推荐值，采用以下公式计算：

；
其中，p表示推荐值，为用户输入对选择的平均估值，在本场景应用中值为0；sim(u，ui)为用户输入u和用户输入ui的相似度，ri是用户输入i对案例组的平均估值，为用户输入i对案例的平均估值；
S32、选取p值最大的五个案例推荐给当前用户，同时后台分析案例结果，进行综合司法风险评估；
所述构建并利用标签给用户推荐相似案例包括以下步骤：
S41、用户对案例进行评价与增加标签；
S42、利用推荐算法，计算用户对案例的兴趣程度，计算公式为：

；
其中，用户输入标签行为（u，i，b）代表用户u对i案例打上b标签，nu,b表示用户u打过标签b的次数，nb,i是案例i被打过标签b的次数，q值表示用户对案例的兴趣程度；
S43、利用领域的方法将标签扩展至其他案件。


2.根据权利要求1所述的一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法，其特征在于，所述用户输入为当前用户选择案由，并对该案由内相关问题进行选择并输入。


3.根据权利要求2所述的一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法，其特征在于，所述利用领域的方法为通过数据统计出标签之间的相似度，利用以下余弦相似度公式进行计算：

；
其中，b与b′均表示标签，N(b)为有标签b的案例的集合，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张洁，周扬，翟铖杰，
申请(专利权)人：南京铉盈网络科技有限公司，南京智盈人工智能研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32