[发明专利]基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法

权利要求书

1.一种基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法，其特征在于：包括以下步骤：（A）系统服务器采集用户主题数据；（B）系统服务器建立用户主题兴趣模型；（C）系统服务器建立概念语义背景图；（D）系统服务器更新概念语义背景图以更新用户主题兴趣数据。

2.根据权利要求1所述的基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法，其特征在于：所述步骤（A）中，系统服务器把用户的查询词提交给搜索引擎并在返回页的结果中让用户选择有兴趣的网页并构成用户的主题兴趣集合。

3.根据权利要求1所述的基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法，其特征在于：所述步骤（B）中，系统服务器通过主题兴趣集合建立反映用户兴趣的概念图；所述系统服务器在建立用户主题兴趣模型之前先构建概念格。

4.根据权利要求3所述的基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法，其特征在于：所述步骤（C）中，所述系统服务器将概念格转换为可以直观表示网页间的语义关系的概念语义背景图。

5.根据权利要求1所述的基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法，其特征在于：所述步骤（D）中，所述系统服务器增加或减少概念语义背景图。

6.根据权利要求4所述的基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法，其特征在于：所述系统服务器将概念格转换为可以直观表示网页间的语义关系的概念语义背景图的具体方法为：系统服务器先确定核心概念并将核心概念放入概念背景图的第0层, 然后再利用概念格中每个概念的属性个数的多少，把概念格中的概念映射到概念背景图相应的层次当中去。

7.根据权利要求3所述的基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法，其特征在于：系统服务器利用概念格的属性词给概念格中的概念分层，其分层方法为：概念格中的核心概念插入到概念背景图中，作为概念背景图的第0层；概念格的非核心概念中，完全包含核心概念的属性词并与核心概念有较高的相似度的属性词作为概念背景图的第一层的结点；剩余的非核心概念集中，包含(N-i+1)个核心概念的属性词的概念，作为概念背景图的第i 层，其中N表示核心概念中的属性词的个数，i∈[1,N]。

8.根据权利要求2所述的基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法，其特征在于：系统服务器搜集用户选择的网页，形成兴趣主题网页集合，再对网页集合进行分词处理、特征抽取，并计算特征权值，然后对这些特征按照权值大小排序，选择排在前面的特征作为构建概念格的属性集合。

9.根据权利要求8所述的基于概念语义背景图挖掘用户兴趣的方法，其特征在于：所述属性集合包括人工智能、机器学习、知识发现、agent技术、模式识别、自然语言处理、特征提取、机器翻译以及知识表示。