[发明专利]一种自动创建多层次事件和场景图谱特征的方法、装置及其应用

说明书

本发明提供一种自动创建多层次事件和场景图谱特征的方法、装置及其应用，通过组建预设多层次事件标签库；获取用户多层次事件，通过用户个人场景图谱及与之对应的事件，基于特定的单个场景，生成用户事件图谱，基于多个用户事件图谱，生成用户个人场景事件图谱，实现自动创建个人场景事件图谱，并应用所述个人场景事件图谱，实现用户行为预测，根据预测结果，实现个性化推荐。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种自动创建多层次事件和场景图谱特征的方法、装置及其应用。

背景技术

随着计算机行业的大数据和人工智能技术的快速发展，个性化推荐越来越受到用户的欢迎，也为用户创造了越来越多的个性化价值。预测用户行为是实现个性化推荐的重要前置技术，而目前的预测用户行为的技术方案主要是使用推荐算法，具体为：

通过用户维度数据、内容维度数据、时间维度、地址维度数据建立特征仓库，然后根据特征仓库数据进行逻辑计算，获得针对用户的推荐内容，包括：

1.根据用户喜欢某些特征的内容进行用户内容匹配；根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者是发现用户的相关性，这种方案被称为基于协同过滤的推荐；

2.利用用户之前喜欢的内容进行内容匹配，找到与这些内容相似的内容，根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，这种方案被称为基于内容的推荐；

3.根据用户特征寻找相似的用户、相似的用户喜欢的东西进行用户匹配，根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，这种方案被称为基于人口统计学的推荐。

现有技术中的推荐算法存在冷启动、稀疏性、精度和多样性等问题。图谱是通过链接形态更好地理解事物的一种技术，包括社交图谱、兴趣图谱等门类。其形态是把所有相关异构的信息连接在一起而得到的一个拓扑网络。它提供了从“链接”和“发展/传播”的角度去分析问题的能力，是关联推理的最直接的表达形式。基于图谱的推荐系统能有效帮助用户快速发现感兴趣和高质量的信息，提升用户体验。而现有技术中鲜有自动创建多层次事件和场景图谱融合多维特征的方法。有鉴于此，本发明提出一种自动创建多层次事件和场景图谱特征的方法、装置及其应用，通过创建个人场景事件图谱，预测用户行为，实现个性化推荐的目的。

发明内容

本发明的目的是：提出一种自动创建多层次事件和场景图谱特征的方法、装置及其应用，通过创建个人场景事件图谱，预测用户行为，实现个性化推荐的目的。

本发明所采用的技术方案是：

本发明一方面提出一种自动创建多层次事件和场景图谱特征的方法，包括：

步骤1：预设多层次事件标签库和多层次场景标签库，并预设对应的场景事件逻辑关系、场景逻辑关系、场景间的关联概率计算规则、事件间的关联概率计算规则、以及场景图谱建立方法、事件图谱建立方法；

步骤2：计算机终端通过视觉听觉识别获取和/或计算用户的多层次场景标签值，对应存储到预设的所述多层次场景标签库中，根据预设的所述场景逻辑关系，生成用户的个人场景，基于多个独立的用户个人场景，根据场景间的关联概率计算规则，计算预设时间段内多个独立的用户个人场景之间关联概率，根据预设的场景图谱建立方法，生成用户个人场景图谱；