[发明专利]一种基于结合用户历史行为的对话式学术会议推荐方法

权利要求书

1.一种基于结合用户历史行为的对话式学术会议推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1、历史追踪阶段：用户登录系统，系统获得用户历史交互会议集，以及各会议交互的时间，建立用户历史交互会议模型；

步骤S2、初始推荐阶段：系统根据用户历史交互会议模型主动向用户推荐一个优质会议推荐集；

步骤S3、人机对话阶段：用户输入基本意图信息，系统向用户询问目标会议的具体属性信息，填充信息槽位，建立用户偏好模型；

步骤S4、状态机阶段：系统将用户历史交互会议模型和用户偏好模型输入状态机，状态机结合两个模型计算推荐成功概率，选择系统下一步的行为，该行为包括回到步骤S3继续与用户对话优化用户偏好模型或跳转到步骤S5向用户进行最终的推荐；

步骤S5、最终推荐阶段：系统结合用户历史交互会议模型和用户偏好模型，选择最合适的学术会议集推荐给用户，具体是在学术资源数据库中挑选相似度最高的学术会议，根据相似度为每个待推荐学术会议赋予一定分数，；

其中，表示已经与用户交互过的学术会议模型，表示优质学术会议资源库中不包含已交互过的学术会议的学术会议模型，函数g(t)表示时间衰减函数，P(U)为用户偏好模型；

系统根据学术会议得分情况，对其进行排序，并将前n个学术会议作为目标推荐集Ｒ={v1,v2,…,vn}推荐给用户；

步骤S6、反馈阶段：用户根据会议推荐集是否满足需求，向系统作出正反馈或负反馈；

步骤S7、结束阶段：用户接受推荐自动离开系统或用户不接受推荐主动离开系统，离开系统后，系统更新用户的历史交互信息。

2.根据权利要求1所述的基于结合用户历史行为的对话式学术会议推荐方法，其特征在于：所述步骤S1中的历史交互会议集为来自用户浏览、点击、参加或投稿过的会议，并提取这些会议对应的属性信息，属性信息的提取关联时间衰减函数。

3.根据权利要求1所述的基于结合用户历史行为的对话式学术会议推荐方法，其特征在于：所述步骤S2中，系统根据用户历史交互会议集，利用余弦相似度计算优质学术会议资源数据库中相似的学术会议，根据相似度大小每个会议获取相应的分数，并按分数从高到低将前n个学术会议提取作为初始的候选推荐集。

4.根据权利要求3所述的基于结合用户历史行为的对话式学术会议推荐方法，其特征在于：在步骤S4进行过程中，若重新跳回步骤S3，则在每次步骤S3填充信息槽位后，不断优化用户偏好模型。

5.根据权利要求3或4所述的基于结合用户历史行为的对话式学术会议推荐方法，其特征在于：所述步骤S4中，结合用户历史交互会议模型和当前的用户偏好模型，判断系统推荐成功的概率，并决策系统下一行为，若系统推荐概率未达到推荐要求，则系统继续与用户对话，获取更多目标会议具体要求，进一步优化用户偏好模型，若系统达到推荐要求，则进入推荐阶段。

6.根据权利要求5所述的基于结合用户历史行为的对话式学术会议推荐方法，其特征在于：推荐结果为今天之后将要举办的学术会议，其输出结果按计算所得的学术会议得分按从高到低排序。

7.根据权利要求1所述的基于结合用户历史行为的对话式学术会议推荐方法，其特征在于：所述步骤S6中，当用户作出正反馈时，则步骤S7中为用户接受推荐并离开系统；当用户作出负反馈时，用户下一步可选择回到步骤S3继续与系统对话优化用户偏好模型或进行步骤S7，此时步骤S7中为用户不接受推荐并离开系统。

8.根据权利要求1或7所述的基于结合用户历史行为的对话式学术会议推荐方法，其特征在于：当步骤S7中用户接受推荐自动离开系统时，则系统将用户接受的学术会议补充至历史交互会议集，以更新用户的历史交互会议信息；当步骤S7中用户不接受推荐主动离开系统时，则系统不更新历史交互会议信息。