【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及需求匹配分析，尤其涉及基于大数据的用户需求精准匹配方法及系统。
技术介绍
1、在当前的数字化时代，个性化推荐系统在提升用户体验、增强用户参与度以及促进销售等方面发挥着至关重要的作用。随着大数据技术的快速发展，收集和处理用户数据的能力大幅提升，为实现更精准的用户需求匹配提供了可能。然而，尽管技术不断进步，现有的推荐系统仍面临一些挑战和限制。
2、一方面，传统的推荐系统多依赖于显式用户偏好（如评分、直接反馈）或简单的行为分析（如点击量、浏览历史），这些方法虽然在一定程度上有效，但往往忽略了用户情绪状态、潜在需求以及需求的动态变化，从而限制了推荐的个性化水平和准确性。
3、另一方面，现有技术在处理用户数据的不确定性和模糊性方面还存在不足。用户的行为和偏好往往是复杂和多变的，可能受到当前情境、情绪状态等多种因素的影响，传统的基于规则或简单模型的推荐算法难以充分捕捉和理解这种复杂性。
4、此外，许多推荐系统缺乏有效的机制来动态适应用户需求的实时变化，它们可能在某一时刻对用户的需求有很好的匹配，但随着用户情境和心态的变化，推荐的相关性和满意度可能迅速下降。
5、因此，开发一种能够深入理解用户情绪和潜在需求，同时具备处理用户数据不确定性和动态适应用户需求变化能力的推荐方法，对于提升推荐系统的效果、增强用户满意度和忠诚度具有重要意义。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了基于大数据的用户需求精准匹配方法及系统。
3、s1：采集用户行为数据，包括浏览历史、购买记录、社交媒体互动，并对用户行为数据进行预处理；
4、s2：利用情绪分析技术对用户生成内容（评论、帖子）进行分析，以识别用户情绪状态和情感倾向，推测用户的潜在需求；
5、s3：应用模糊逻辑对用户行为数据以及用户生成内容进行分析，以处理不确定性和模糊性，例如用户的偏好可能不是绝对的而是存在于某个范围内；
6、s4：利用改进的遗传算法对用户需求进行优化匹配，通过模拟自然选择和遗传学原理，不断迭代寻找最优用户需求匹配方案。
7、进一步的，所述s2中的情绪分析技术具体包括：
8、s21：采集用户在各类平台上生成的文本内容，包括社交媒体帖子、评论、博客文章、产品评价；
9、s22：应用自然语言处理技术，包括文本分词、去除停用词、词性标注预处理；
10、s23：利用情绪分析模型对预处理后的文本进行情绪倾向分析，识别正面、负面或中性情绪，情绪分析模型基于支持向量机svm，具体包括：
11、特征提取：将用户生成的文本内容转换为数值特征向量，使用tf-idf，对于文本和词，tf-idf计算公式为：，其中，是词在文本中的频率，是文档总数，是包含词的文档数；
12、svm模型训练：使用特征向量和相应的情绪标签(正面、负面、中性)训练svm模型，目标是找到一个分割平面，使得正负样本间隔最大，分割平面方程表示为：，其中，是权重向量，是特征向量，是偏差，进而求解优化问题来确定和，优化问题表示为：，约束为：，其中，是第个文本的情绪标签或-1是对应的特征向量；
13、情绪预测：使用训练好的svm模型对新的用户生成内容进行情绪分类，将文本特征向量输入模型，根据分割平面的判定来预测情绪标签；
14、s24：基于主题建模的语义分析技术，理解用户生成内容的主题和上下文，推测用户的情绪状态和情感倾向。
15、进一步的，所述主题建模具体包括：
16、为每个文档中的每个词随机分配一个主题，基于初始主题分配，计算文档-主题分布和词-主题分布；
17、对于每个文档中的每个词，基于当前的文档-主题分布和词-主题分布，重新计算该词属于各个主题的概率，基于概率重新分配主题，迭代多次，直到分布稳定，文档中词属于主题的条件概率公式如下：
18、，其中，是文档中分配给主题的词的数量，是分配给主题的词的数量，和是先验参数，用于控制文档主题分布和词主题分布的稀疏程度：
19、主题提取：经过多次迭代后，得到每个文档的主题分布和每个主题的词分布，通过查看每个主题的高概率词，推断主题的语义内容。
20、进一步的，所述s3具体包括：
21、s31：定义系列模糊变量和相应的模糊集合来表示用户行为和内容的不同方面，如用户兴趣的强度可以分为“低”、“中”和“高”三个模糊集合；
22、s32：通过模糊化过程将用户行为数据和用户生成内容的量化指标转换为模糊集合中的隶属度，例如，用户对某个话题的兴趣程度可以通过其对相关内容的互动频率来量化，然后根据预设的规则转换为模糊集合“低”、“中”、“高”的隶属度；
23、s33：应用模糊规则，模糊规则基于专家知识或数据分析得出，用于描述不同模糊变量之间的关系，例如：“如果用户对话题a的兴趣是高，并且对话题b的兴趣是中，则用户对产品x的偏好是高”；
24、s34：使用模糊推理器，根据模糊规则和输入的隶属度计算出用户对不同产品或服务的偏好隶属度，通过去模糊化过程将模糊推理结果转换为具体的推荐，包括使用质心方法计算偏好隶属度的加权平均，以确定最终推荐。
25、进一步的，所述模糊推理器采用mamdani模型，具体包括：
26、模糊化：对于每个输入变量，其对应模糊集合的隶属度计算公式为，其中是在模糊集合中的隶属函数;
27、模糊规则应用:对于模糊规则“若是并且是，则是”的隶属度计算为：，其中，使用最小值操作符来模拟and操作；
28、聚合：将所有模糊规则的输出聚合成单一的模糊集合，对于的每个值，其隶属度为所有规则对该值的隶属度的最大值：
29、；
30、去模糊化：将模糊输出转换为一个具体的数值，质心法去模糊化的计算为：，其中是最终的输出值。
31、进一步的，所述s4中的改进的遗传算法具体包括：
32、s41，定义编码方案：将用户需求与服务或产品匹配方案编码为“染色体”，每个“基因”代表一个匹配属性，匹配属性包括产品类别、服务质量、价格敏感度，考虑用户需求的多样性和复杂性，采用多维编码策略以反映不同属性，例如，染色体可以是一个向量 [类别编码, 质量评分, 价格区间]，其中每个元素都是经过编码的属性值；
33、s42，初始化种群：生成初始匹配方案集合，即初始“种群”，每个匹配方案作为一个“染色体”，考虑到用户群体的多样性，初始种群包括从广泛领域随机选取的匹配方案，以确保初始解空间的广泛覆盖；
34、s43，定义适应度函数：设计适应度函数来评估匹配方案的质量，适应度函数基于匹配结果与用户实际需求的符合程度，包括用户互动反馈、用户满意度调查以及长期用户行为分析因素；
35、s44，选择操作（引入基于用户反馈的动态选本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述S2中的情绪分析技术具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述主题建模具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述模糊推理器采用Mamdani模型，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述S4中的改进的遗传算法具体包括：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述适应度函数衡量染色体的质量，基于用户对推荐结果的互动和满意度，计算公式为：
8.根据权利要求7所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述基于用户反馈的动态选择机制采用轮盘赌选择法，概率动态调整，以偏好产生正面反馈的匹配方案：
10.基于大数据的用户需求精准匹配系统，用于实现如权利要求1-9任一项所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述s2中的情绪分析技术具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述主题建模具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述模糊推理器采用mamdani模型，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的用户需求精准匹配方法，其特征在于，所述s4中的改进的遗传算法具体包括：
7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟超然，路华，陈秀绣，
申请(专利权)人：山东怡然信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。