一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法制造技术

本发明专利技术涉及协同过滤推荐算法技术领域，具体涉及一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法，包括以下步骤：获取任务群体目标，判断任务群体目标类型，分析任务群体目标类型对应使用场景；根据任务群体目标断层设定结果对任务群体目标进行分类，参考任务目标群体分类对硬件中语音助手程序相关音调、音色及响度的调控；将硬件中语音助手程序相关音调、音色及响度的调控结果匹配至对应使用场景中；本发明专利技术能够周期制的自主完成推荐项的更迭，能够更加贴合用户的使用习惯，同时本发明专利技术中置顶调控逻辑程序能够辅助本发明专利技术，在使用时，具备多种推荐方案供不同人群所使用，使得本发明专利技术的兼容性得到更进一步的提升。到更进一步的提升。到更进一步的提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法


[0001]本专利技术涉及协同过滤推荐算法
，具体涉及一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法。

技术介绍

[0002]智能语音是人工智能的一种体现，现广泛应用于商场入口、医院及业务办理场所等，其代替了人工对访问人员带来了基础的答疑解惑、宣传介绍及目的地引导等功能。
[0003]但是，现有的智能语音机器人通过程序设定虽能够完成程序设定内容中的服务任务，但由于无法根据用户的需求来主动性的提供服务性帮助，从而需要用户进行检索或通过对话来进行询问，这一过程一定程度的降低了智能语音机器人的工作效率及智能性，同时也可以此看出智能语音机器人的相关技术仍有改进的空间。

技术实现思路

[0004]解决的技术问题针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法，解决了现有的智能语音机器人通过程序设定虽能够完成程序设定内容中的服务任务，但由于无法根据用户的需求来主动性的提供服务性帮助，从而需要用户进行检索或通过对话来进行询问，这一过程一定程度的降低了智能语音机器人的工作效率及智能性的问题。
[0005]技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：第一方面，一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法，包括以下步骤：Step1：获取任务群体目标，判断任务群体目标类型，分析任务群体目标类型对应使用场景；Step2：根据任务群体目标断层设定结果对任务群体目标进行分类，参考任务目标群体分类对硬件中语音助手程序相关音调、音色及响度的调控；Step3：将硬件中语音助手程序相关音调、音色及响度的调控结果匹配至对应使用场景中；Step4：周期制采集用户需求数据，根据采集到的数据同步对用户属性、对应的使用场景及其语音助手相关调控匹配度进行评估；Step5：设定匹配度评估合格指标，在确认匹配度评估符合评估合格指标后捕捉用户相似操作行为特征；Step6：根据捕捉到的用户相似操作行为特征生成用户需求预测项，将用户需求预测项发送至初始化推荐项中并置顶；Step7：用户自主设定检测周期对置顶的用户需求预测项使用频率进行统计及计算，并设定取用指标；
Step8：根据设定的取用指标对用户需求预测项进行筛选，筛选所得记作用户需求优选推荐项；Step9：获取置顶用户需求预测项下初始化推荐项使用频率最高推荐项，将最高推荐项设置为优选推荐项，由优选推荐项代替用户需求预测项进行置顶，设置置顶调控逻辑程序。
[0006]更进一步地，所述步骤Step1中任务群体目标类型对应分析的使用场景项数≥1，其中，使用场景项数为自然数。
[0007]更进一步地，所述步骤Step1中设置有子步骤，包括以下步骤：Step11：采集任务群体目标需求内容，采集任务群体目标属性；Step12：根据采集到的任务群体目标属性设定任务群体目标断层；其中，步骤Step11与步骤Step12具体用于步骤Step1中任务群体目标类型判断与对应使用场景。
[0008]更进一步地，所述步骤Step2中关于硬件中语音助手程序相关音调、音色及响度的调控参考还包括步骤Step1中分析得到的任务群体目标类型对应使用场景。
[0009]更进一步地，所述步骤Step4中采集用户需求数据周期设置为≤七天。
[0010]更进一步地，所述步骤Step4中设置有用户需求初始化推荐项，所述用户需求初始化推荐项根据步骤Step1中分析出的任务群体目标类型对应使用场景及步骤Step12设定的任务群体目标断层区分结果进行初始设定。
[0011]更进一步地，所述步骤Step5在气人匹配度评估不符合评估合格标准状态下再次执行步骤Step11，并将步骤Step11处理结果发送至步骤Step12中，步骤Step12参考步骤Step11传输内容对任务群体目标各分类中存在目标用户进行重新回调。
[0012]更进一步地，所述步骤Step7中统计逻辑为用户需求预测项中各项使用频率与用户数量之间的比率；计算逻辑为用户需求预测项内所有项目使用频率与用户需求预测项投放天数的比率。
[0013]第二方面，所述步骤Step9中置顶调控逻辑程序包括：主控模块，是置顶调控逻辑程序的主控端，用于控制程序运行及指令的接收与发送；记录模块，用于记录用户使用推荐项的点击率；选择模块，用于获取记录模块中用户使用推荐项点击率结果，选择适宜推荐项及当前优选推荐项对应适宜推荐项更迭目标；更迭模块，用于将适宜推荐项与优选推荐项选择目标相互替换。
[0014]更进一步地，所述记录模块与更迭模块之间设置有拓展应用模块，包括：识别模块，用于识别任务群体目标属性；设定模块，用于设定各类别任务群体目标属性所对应的优选推荐项；跳转模块，用于在识别模块识别到任务群体目标属性后将设定模块中对应任务群体目标属性所对应的优选推荐项进行跳转。
[0015]有益效果采用本专利技术提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：1、本专利技术能够根据使用场景及适用人群来对智能语音机器人进行调控，使得智能
语音机器人更加符合人们的使用需求。
[0016]2、本专利技术可以通过实际的使用，来使得搭载有本专利技术的智能语音机器人具备一定的学习能力，判断能力，从而以此更好的服务于用户。
[0017]3、本专利技术在使用时，能够周期制的自主完成推荐项的更迭，从而确保搭载有本专利技术的智能语音机器人与时俱进，能够更加贴合用户的使用习惯，同时本专利技术中的置顶调控逻辑程序能够辅助本专利技术，在使用时，具备多种推荐方案供不同人群所使用，使得本专利技术的兼容性得到更进一步的提升。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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。
[0019]图1为一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法的结构示意图；图2为置顶调控逻辑程序的结构示意图；图中的标号分别代表：1、主控模块；2、记录模块；21、识别模块；22、设定模块；23、跳转模块；3、选择模块；4、更迭模块。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0021]下面结合实施例对本专利技术作进一步的描述。
[0022]实施例1本实施例的一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法，如图1所示，包括以下步骤：Step1：获取任务群体目标，判断任务群体目标类型，分析任务群体目标类型对应使用场景；Step2：根据任务群体目标断层设定结果对任务群体目标进行分类，参考任务目标群体分类对硬件中语音助本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法，其特征在于，包括以下步骤：Step1：获取任务群体目标，判断任务群体目标类型，分析任务群体目标类型对应使用场景；Step2：根据任务群体目标断层设定结果对任务群体目标进行分类，参考任务目标群体分类对硬件中语音助手程序相关音调、音色及响度的调控；Step3：将硬件中语音助手程序相关音调、音色及响度的调控结果匹配至对应使用场景中；Step4：周期制采集用户需求数据，根据采集到的数据同步对用户属性、对应的使用场景及其语音助手相关调控匹配度进行评估；Step5：设定匹配度评估合格指标，在确认匹配度评估符合评估合格指标后捕捉用户相似操作行为特征；Step6：根据捕捉到的用户相似操作行为特征生成用户需求预测项，将用户需求预测项发送至初始化推荐项中并置顶；Step7：用户自主设定检测周期对置顶的用户需求预测项使用频率进行统计及计算，并设定取用指标；Step8：根据设定的取用指标对用户需求预测项进行筛选，筛选所得记作用户需求优选推荐项；Step9：获取置顶用户需求预测项下初始化推荐项使用频率最高推荐项，将最高推荐项设置为优选推荐项，由优选推荐项代替用户需求预测项进行置顶，设置置顶调控逻辑程序。2.根据权利要求1所述的一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法，其特征在于，所述步骤Step1中任务群体目标类型对应分析的使用场景项数≥1，其中，使用场景项数为自然数。3.根据权利要求1所述的一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法，其特征在于，所述步骤Step1中设置有子步骤，包括以下步骤：Step11：采集任务群体目标需求内容，采集任务群体目标属性；Step12：根据采集到的任务群体目标属性设定任务群体目标断层；其中，步骤Step11与步骤Step12具体用于步骤Step1中任务群体目标类型判断与对应使用场景。4.根据权利要求1所述的一种基于改进用户相似度的协同过滤推荐算法，其特征在于，所述步骤Step2中关于硬件中语音助手程序相关音调、音色及响度的调控参考还包括步骤Step1中分析得到的任务群体目标类型对应使用场景。5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：张荣华，刘长征，宋亚萍，杨正龙，李胜鹏，卢泓铭，
申请(专利权)人：石河子大学，
类型：发明
国别省市：