安全生产知识个性化推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种安全生产知识个性化推荐方法及系统，方法包括：基于用户数据信息，确定用户兴趣模型；其中，用户数据信息包括：用户历史行为数据和用户基础信息；将用户兴趣模型标签化，确定用户标签模型；基于用户标签模型，在标签化安全生产知识库中，确定目标安全生产知识推荐内容。能够准确地向用户个性化推荐感兴趣的安全生产知识内容，避免用户浏览无用信息。息。息。

【技术实现步骤摘要】
安全生产知识个性化推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能推荐
，尤其涉及一种安全生产知识个性化推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]随着互联网的高速发展和普及应用，个性化推荐系统(Personal Recommender System)作为一种泛信息检索已成为一个重要研究领域。个性化推荐系统可以从用户积累的历史数据中挖掘出一定规律，为用户自动过滤掉一些不必要的信息，并根据用户的喜好来主动推送最为合适的信息。
[0003]个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了推荐系统性能的优劣，决定着是否能够推荐用户真正感兴趣的信息，面对用户的不断提升的需求，推荐系统不仅需要正确的推荐，还要实时地根据用户的行为进行分析并推荐最新的结果，实现对用户精准化智能推荐。
[0004]但目前互联网上每天都在产生海量的信息，依靠现有的推荐算法，想要在海量信息中迅速和准确地找到用户感兴趣的内容越来越困难，推荐准确度不佳。如果用户的目标明确，可以使用搜索功能主动检索确定感兴趣的内容。但很多时候用户是没有明确目标的，此时难以高效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安全生产知识个性化推荐方法，其特征在于，包括：基于用户数据信息，确定用户兴趣模型；其中，所述用户数据信息包括：用户历史行为数据和用户基础信息；将所述用户兴趣模型标签化，确定用户标签模型；基于所述用户标签模型，在标签化安全生产知识库中，确定目标安全生产知识推荐内容。2.根据权利要求1所述的安全生产知识个性化推荐方法，其特征在于，在所述基于所述用户标签模型，在标签化安全生产知识库中，确定目标安全生产知识推荐内容的步骤之前，还包括：基于安全生产知识库中内容信息主题以及信息关键词，确定内容标签；基于所述内容标签，将所述安全生产知识库中内容信息与内容标签映射绑定，确定标签化安全生产知识库。3.根据权利要求1所述的安全生产知识个性化推荐方法，其特征在于，所述基于用户数据信息，确定用户兴趣模型，具体包括：根据预设分析方向，对所述用户数据信息进行分析，确定用户属性；其中，所述预设分析方向包括：RFM分析、用户行为分析、用户偏好分析和用户基本属性分析；所述用户属性包括：用户自然属性，用户粘度属性，用户偏好属性，用户收藏属性，用户搜索属性和活动策略属性；基于所述用户属性，确定用户兴趣模型。4.根据权利要求1
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3任一项所述的安全生产知识个性化推荐方法，其特征在于，所述将所述用户兴趣模型标签化，确定用户标签模型，具体包括：根据预设标签规则，将所述用户兴趣模型标签化，确定用户标签模型；其中，所述用户标签模型包括用户感兴趣的内容信息标签和用户和各标签关联频次。5.根据权利要求4所述的安全生产知识个性化推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户标签模型，在标签化安全生产知识库中，确定目标安全生产知识推荐内容，还包括：基于所述用户标签模型，在所述标签化安全生产知识库中，确定用户感兴趣内容列表；基于所述用户感兴趣内容列表，根据预设内容推荐规则，确定目标安全生产知识推荐内容。6.根据权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺小明，贺蕊，张明，任明能，
申请(专利权)人：武汉博晟安全技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：