基于決策樹的信息推薦裝置及方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了基于決策樹的信息推薦裝置及方法。其中，所述裝置包括用戶接口、決策樹生成模塊、加權(quán)模塊和推薦模塊，所述決策樹生成模塊能夠基于接收到的信息瀏覽記錄序列生成決策樹，其中，所述決策樹中的每個節(jié)點代表所述與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的不同層級的屬性的分類，并且所述決策樹的根節(jié)點代表最上層的第一級分類，所述加權(quán)模塊在所述決策樹生成后基于所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄中的瀏覽時間為與該信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的節(jié)點賦以權(quán)重值。本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置及方法能夠提高信息搜索的效率和準(zhǔn)確度。
【專利說明】基于決策樹的信息推薦裝置及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及信息推薦裝置，更具體地，涉及基于決策樹的信息推薦裝置及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的日益廣泛以及不同領(lǐng)域的業(yè)務(wù)種類的日益豐富，用戶通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特定信息的搜索和瀏覽(例如搜索和瀏覽意向購買的商品)變得越來越普遍。
[0003]然而，現(xiàn)有的信息搜索和瀏覽系統(tǒng)和方法存在如下問題:由于信息的種類和數(shù)量快速增長，用戶需要花費大量的時間和精力在海量信息數(shù)據(jù)中查找感興趣的信息，故信息搜索的效率和準(zhǔn)確度較低。
[0004]因此，存在如下需求:提供能夠根據(jù)用戶的信息瀏覽數(shù)據(jù)提供相匹配的推薦信息的基于決策樹的信息推薦裝置及方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)方案所存在的問題，本發(fā)明提出了能夠根據(jù)用戶的信息瀏覽數(shù)據(jù)提供相匹配的推薦信息的基于決策樹的信息推薦裝置及方法。
[0006]本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:
一種基于決策樹的信息推薦裝置，所述基于決策樹的信息推薦裝置包括:
用戶接口，所述用戶接口基于用戶的行為獲取用戶的信息瀏覽記錄序列，并將所述信息瀏覽記錄序列傳送到?jīng)Q策樹生成模塊，其中，所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄包括下列各項:與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性以及瀏覽時間；
決策樹生成模塊，所述決策樹生成模塊基于接收到的所述信息瀏覽記錄序列生成決策樹，其中，所述決策樹中的每個節(jié)點代表所述與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的不同層級的屬性的分類，并且所述決策樹的根節(jié)點代表最上層的第一級分類；
加權(quán)模塊，所述加權(quán)模塊在所述決策樹生成后基于所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄中的瀏覽時間為與該信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的節(jié)點賦以權(quán)重值；
推薦模塊，所述推薦模塊基于加權(quán)后的決策樹確定推薦目標(biāo)。
[0007]在上面所公開的方案中，優(yōu)選地，所述決策樹生成模塊以如下方式生成所述決策樹:(1)獲取所述信息瀏覽記錄序列中的第一信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(2)基于所述第一信息瀏覽記錄生成具有三層的決策樹，并基于所述第一信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述決策樹中的每個節(jié)點的值，其中所述決策樹的第一層是代表第一級屬性分類的根節(jié)點，所述決策樹的第二層是代表第二級屬性分類的節(jié)點，所述決策樹的第二層是代表第三級屬性分類的節(jié)點；(3)如果當(dāng)前信息瀏覽記錄是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則結(jié)束決策樹生成過程，而如果當(dāng)前信息瀏覽記錄不是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則獲取所述信息瀏覽記錄序列中的下一個信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(4)將當(dāng)前信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性按屬性分類層級規(guī)則依次與所述決策樹的節(jié)點進(jìn)行比較，如果在與所述決策樹的一個節(jié)點的比較中發(fā)現(xiàn)與該節(jié)點已包含的屬性分類不同的屬性分類，則在該節(jié)點處生成新的分支樹，并且基于當(dāng)前信息瀏覽記錄中的對應(yīng)的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述新的分支樹中的每個節(jié)點的值，隨后返回步驟(3)，其中，該不同的屬性分類是該新的分支樹的根節(jié)點的值。
[0008]在上面所公開的方案中，優(yōu)選地，所述決策樹的第三層中的每個節(jié)點是具有至少一層的子節(jié)點樹，并且所述步驟(2)進(jìn)一步包括:基于所述第一信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的對應(yīng)的屬性信息的分類設(shè)置所述子節(jié)點樹中的每個子節(jié)點的值，以及所述步驟(4)進(jìn)一步包括:將當(dāng)前信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的對應(yīng)的屬性按屬性分類層級規(guī)則依次與相關(guān)的第三層中的節(jié)點的子節(jié)點樹中的子節(jié)點進(jìn)行比較，如果在與該子節(jié)點樹的一個子節(jié)點的比較中發(fā)現(xiàn)與該子節(jié)點已包含的屬性分類不同的屬性分類，則在該子節(jié)點處生成新的分支子節(jié)點樹，并且基于當(dāng)前信息瀏覽記錄中的對應(yīng)的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述新的分支子節(jié)點樹中的每個子節(jié)點的值。
[0009]在上面所公開的方案中，優(yōu)選地，所述加權(quán)模塊以如下方式對所述決策樹中的每個節(jié)點賦以權(quán)重值:(a)獲取所述信息瀏覽記錄序列中第一信息瀏覽記錄，并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(b)將所述決策樹的一個或多個節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值設(shè)置為當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值；(C)如果當(dāng)前信息瀏覽記錄是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則結(jié)束加權(quán)過程，而如果當(dāng)前信息瀏覽記錄不是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則獲取所述信息瀏覽記錄序列中的下一個信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(d)將所述決策樹的一個或多個節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值加上當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值作為每個屬性分類的新的權(quán)重的值，隨后返回步驟(C)。
[0010]在上面所公開的方案中，優(yōu)選地，所述步驟(b)進(jìn)一步包括:將對應(yīng)的子節(jié)點樹的一個或多個子節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值設(shè)置為當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值，并且所述步驟(d)進(jìn)一步包括:將對應(yīng)的子節(jié)點樹的一個或多個子節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值加上當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值作為每個屬性分類的新的權(quán)重的值。
[0011]在上面所公開的方案中，優(yōu)選地，所述推薦模塊以如下方式確定推薦目標(biāo)的屬性信息:將由所述決策樹的每個層級中權(quán)重值最高的屬性分類構(gòu)成的屬性分類集合確定為推薦目標(biāo)的屬性信息，并根據(jù)所確定的屬性信息從數(shù)據(jù)庫中獲取推薦目標(biāo)。
[0012]在上面所公開的方案中，優(yōu)選地，所述推薦模塊在從數(shù)據(jù)庫中獲取推薦目標(biāo)后將所獲取的推薦目標(biāo)呈現(xiàn)給用戶。
[0013]本發(fā)明的目的也可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn):
一種基于決策樹的信息推薦方法，所述基于決策樹的信息推薦方法包括下列步驟:(Al)基于用戶的行為獲取用戶的信息瀏覽記錄序列，其中，所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄包括下列各項:與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性以及瀏覽時間；
(A2)基于接收到的所述信息瀏覽記錄序列生成決策樹，其中，所述決策樹中的每個節(jié)點代表所述與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的不同層級的屬性的分類，并且所述決策樹的根節(jié)點代表最上層的第一級分類； (A3)在所述決策樹生成后基于所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄中的瀏覽時間為與該信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的節(jié)點賦以權(quán)重值；
(A4)基于加權(quán)后的決策樹確定推薦目標(biāo)。
[0014]本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置及方法具有以下優(yōu)點:能夠根據(jù)用戶的信息瀏覽數(shù)據(jù)提供相匹配的推薦信息，從而提高了信息搜索的效率和準(zhǔn)確度。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]結(jié)合附圖，本發(fā)明的技術(shù)特征以及優(yōu)點將會被本領(lǐng)域技術(shù)人員更好地理解，其中:
圖1是根據(jù)本發(fā)明的實施例的基于決策樹的信息推薦裝置的示意性結(jié)構(gòu)圖；
圖2是根據(jù)本發(fā)明的實施例的基于決策樹的信息推薦方法的流程圖；
圖3是根據(jù)本發(fā)明的實施例而構(gòu)建的決策樹的示意圖。
【具體實施方式】
[0016]圖1是根據(jù)本發(fā)明的實施例的基于決策樹的信息推薦裝置的示意性結(jié)構(gòu)圖。如圖1所示，本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置包括用戶接口 1、決策樹生成模塊2、加權(quán)模塊3和推薦模塊4。其中，所述用戶接口 I基于用戶的行為獲取用戶的信息瀏覽記錄序列，并將所述信息瀏覽記錄序列傳送到?jīng)Q策樹生成模塊2，其中，所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄包括下列各項:與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性以及瀏覽時間。所述決策樹生成模塊2基于接收到的所述信息瀏覽記錄序列生成決策樹，其中，所述決策樹中的每個節(jié)點代表所述與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的不同層級的屬性的分類，并且所述決策樹的根節(jié)點代表最上層的第一級分類(即瀏覽目標(biāo)的最寬泛的分類)。所述加權(quán)模塊3在所述決策樹生成后基于所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄中的瀏覽時間為與該信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的節(jié)點賦以權(quán)重值。所述推薦模塊4基于加權(quán)后的決策樹確定推薦目標(biāo)。
[0017]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置中，所述決策樹生成模塊2以如下方式生成所述決策樹:(I)獲取所述信息瀏覽記錄序列中的第一信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(2)基于所述第一信息瀏覽記錄生成具有三層的決策樹，并基于所述第一信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述決策樹中的每個節(jié)點的值，其中所述決策樹的第一層是代表第一級屬性分類的根節(jié)點，所述決策樹的第二層是代表第二級屬性分類的節(jié)點，所述決策樹的第二層是代表第三級屬性分類(即信息的最本質(zhì)的(一個或多個)屬性)的節(jié)點；(3)如果當(dāng)前信息瀏覽記錄是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則結(jié)束決策樹生成過程，而如果當(dāng)前信息瀏覽記錄不是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則獲取所述信息瀏覽記錄序列中的下一個信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(4)將當(dāng)前信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性按屬性分類層級規(guī)則依次與所述決策樹的節(jié)點進(jìn)行比較，如果在與所述決策樹的一個節(jié)點的比較中發(fā)現(xiàn)與該節(jié)點已包含的屬性分類不同的屬性分類，則在該節(jié)點處生成新的分支樹(即該不同的屬性分類以新的分支的方式被包含在該節(jié)點中)，并且基于當(dāng)前信息瀏覽記錄中的對應(yīng)的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述新的分支樹中的每個節(jié)點的值(即從該分支樹的根節(jié)點開始按層級為該分支樹的每個節(jié)點賦值)，隨后返回步驟(3)，其中，該不同的屬性分類是該新的分支樹的根節(jié)點的值。
[0018]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置中，所述決策樹的第三層中的每個節(jié)點是具有至少一層的子節(jié)點樹(示例性地，子節(jié)點樹具有11層，即第三級屬性分類具有11個分類層級)，并且所述步驟(2)進(jìn)一步包括:基于所述第一信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的對應(yīng)的屬性信息的分類設(shè)置所述子節(jié)點樹中的每個子節(jié)點的值，以及所述步驟(4)進(jìn)一步包括:將當(dāng)前信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的對應(yīng)的屬性按屬性分類層級規(guī)則依次與相關(guān)的第三層中的節(jié)點的子節(jié)點樹中的子節(jié)點進(jìn)行比較，如果在與該子節(jié)點樹的一個子節(jié)點的比較中發(fā)現(xiàn)與該子節(jié)點已包含的屬性分類不同的屬性分類，則在該子節(jié)點處生成新的分支子節(jié)點樹(即該不同的屬性分類以新的分支的方式被包含在該子節(jié)點中)，并且基于當(dāng)前信息瀏覽記錄中的對應(yīng)的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述新的分支子節(jié)點樹中的每個子節(jié)點的值。
[0019]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置中，所述加權(quán)模塊3以如下方式對所述決策樹中的每個節(jié)點賦以權(quán)重值:(a)獲取所述信息瀏覽記錄序列中第一信息瀏覽記錄，并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(b)將所述決策樹的一個或多個節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值設(shè)置為當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值；(C)如果當(dāng)前信息瀏覽記錄是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則結(jié)束加權(quán)過程，而如果當(dāng)前信息瀏覽記錄不是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則獲取所述信息瀏覽記錄序列中的下一個信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(d)將所述決策樹的一個或多個節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值加上當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值作為每個屬性分類的新的權(quán)重的值，隨后返回步驟(C)。
[0020]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置中，所述步驟(b)進(jìn)一步包括:將對應(yīng)的子節(jié)點樹的一個或多個子節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值設(shè)置為當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值，并且所述步驟(d)進(jìn)一步包括:將對應(yīng)的子節(jié)點樹的一個或多個子節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值加上當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值作為每個屬性分類的新的權(quán)重的值。
[0021]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置中，所述推薦模塊4以如下方式確定推薦目標(biāo)的屬性信息:將由所述決策樹的每個層級中權(quán)重值最高的屬性分類構(gòu)成的屬性分類集合確定為推薦目標(biāo)的屬性信息，并根據(jù)所確定的屬性信息從數(shù)據(jù)庫中獲取推薦目標(biāo)(例如將符合所確定的屬性分類集合中的每個屬性分類的商品作為推薦商品)。
[0022]可選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置中，所述推薦模塊4在確定推薦目標(biāo)的屬性信息后將所述屬性信息傳送到相關(guān)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(例如電子商務(wù)領(lǐng)域中的用于推薦商品的推理操作服務(wù)器)以進(jìn)行后續(xù)的處理。
[0023]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置中，所述推薦模塊4在從數(shù)據(jù)庫中獲取推薦目標(biāo)后將所獲取的推薦目標(biāo)呈現(xiàn)給用戶。
[0024]由上可見，本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦裝置具有下列優(yōu)點:能夠根據(jù)用戶的信息瀏覽數(shù)據(jù)提供相匹配的推薦信息，從而提高了信息搜索的效率和準(zhǔn)確度。
[0025]圖3是根據(jù)本發(fā)明的實施例而構(gòu)建的決策樹的示意圖。如圖3所示，在電子商務(wù)領(lǐng)域中，根據(jù)本發(fā)明所公開的工作原理的決策樹的構(gòu)建過程如下:設(shè)商品屬性集A分別由Az ,為，為.組成，即A = {.4ζ，為，為:}。其中:為5:為一級屬性，即對商品最覽泛的分類(例如通過士，可以區(qū)分生活用品與建筑材料)；4是二級屬性(例如，通過4可以區(qū)分用戶瀏覽的商品是冰箱還是洗衣機(jī)；4是商品最本質(zhì)的屬性(例如，通過4,可以區(qū)分商品是紅色還是白色，是塑料材質(zhì)還是鋼鐵材質(zhì))，其中，為可以進(jìn)一步被細(xì)化為為=|>1;a2 ?…，i5iIl }(例如，可以將為定乂為:? =名稱，A =內(nèi)各描述，s3 =品牌，34 =價格，aS =顏色，％ =形狀是=尺寸，=原料，％ =材質(zhì)，％)=產(chǎn)地，=銷售地)，此外，設(shè)用戶在時間T內(nèi)共瀏覽了 η個商品P1, P2 ,..., Pn，則&為瀏覽者對商品P的訪問時間，而Σ++;為用戶對網(wǎng)絡(luò)站點的總的瀏覽時長，在以上假設(shè)的基礎(chǔ)上，
以如下方式構(gòu)建決策樹:(I)用戶瀏覽商品石后，為其產(chǎn)生一棵決策樹τ示例性地，初始的乃自動地生成X，Y，Z三個檢驗節(jié)點，其中Z節(jié)點又包括了 6,?,.., t共11個檢驗節(jié)點，依次對其后瀏覽商品的屬性值進(jìn)行檢驗；(2)用戶瀏覽巧后，從X檢驗節(jié)點開始將4?
與^進(jìn)行比對，檢驗節(jié)點可以將相同的屬性值歸為同類，如果發(fā)現(xiàn)了新的值，則形成一個新的分支，以此類推，直到所有節(jié)點都為單一屬性值即形成葉子節(jié)點，如圖3所示，檢驗節(jié)點Z節(jié)點包括了 6,?,…仏共11個小檢驗節(jié)點，由此，當(dāng)一件商品的所有屬性值都被分離出來后就形成一個葉子節(jié)點，一棵決策樹可以有多個葉子節(jié)點，此外，因為商品越吸引用戶，用戶的停留時間越長，所以用戶對商品的瀏覽時間〒是用戶對商品感興趣程度的直觀
表述，因此，將~值作為商品P的各項屬性值的基礎(chǔ)權(quán)重，用戶每瀏覽一次商品，就增加權(quán)
重值G，如圖3所示,示例性地，當(dāng)用戶瀏覽了商品Λ , P2 , Λ后，由于A , Λ都屬于“生活
用品”，所以A, ft 的加權(quán)屬性值為+ 從而最終得出每項屬性權(quán)重值最高的商
品屬性集合4mx = { -4xm?x , , (i3Imc , l3Smst ,…，aIlm? ) I，此時，推薦裝直對用戶的屬
性進(jìn)行判斷，如果用戶是注冊用戶，則繼續(xù)使用其他推理技術(shù)進(jìn)行進(jìn)一步推理分析；如果用戶為未注冊用戶，則直接向用戶推薦與計算結(jié)果最為匹配的商品，即最后向未注冊用戶推
薦的商品為P = (4^ U葉子節(jié)點子組)，即各項屬性值最高且形成了葉子節(jié)點的那個商品。
[0026]圖2是根據(jù)本發(fā)明的實施例的基于決策樹的信息推薦方法的流程圖。如圖2所示，本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦方法包括下列步驟:(Al)基于用戶的行為獲取用戶的信息瀏覽記錄序列，其中，所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄包括下列各項:與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性以及瀏覽時間；(A2)基于接收到的所述信息瀏覽記錄序列生成決策樹，其中，所述決策樹中的每個節(jié)點代表所述與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的不同層級的屬性的分類，并且所述決策樹的根節(jié)點代表最上層的第一級分類(即瀏覽目標(biāo)的最寬泛的分類);(A3)在所述決策樹生成后基于所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄中的瀏覽時間為與該信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的節(jié)點賦以權(quán)重值；(A4)基于加權(quán)后的決策樹確定推薦目標(biāo)。
[0027]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦方法中，所述步驟(A2)包括:(O獲取所述信息瀏覽記錄序列中的第一信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(2)基于所述第一信息瀏覽記錄生成具有三層的決策樹，并基于所述第一信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述決策樹中的每個節(jié)點的值，其中所述決策樹的第一層是代表第一級屬性分類的根節(jié)點，所述決策樹的第二層是代表第二級屬性分類的節(jié)點，所述決策樹的第二層是代表第三級屬性分類(即信息的最本質(zhì)的(一個或多個)屬性)的節(jié)點；(3)如果當(dāng)前信息瀏覽記錄是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則結(jié)束決策樹生成過程，而如果當(dāng)前信息瀏覽記錄不是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則獲取所述信息瀏覽記錄序列中的下一個信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(4)將當(dāng)前信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性按屬性分類層級規(guī)則依次與所述決策樹的節(jié)點進(jìn)行比較，如果在與所述決策樹的一個節(jié)點的比較中發(fā)現(xiàn)與該節(jié)點已包含的屬性分類不同的屬性分類，則在該節(jié)點處生成新的分支樹(即該不同的屬性分類以新的分支的方式被包含在該節(jié)點中)，并且基于當(dāng)前信息瀏覽記錄中的對應(yīng)的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述新的分支樹中的每個節(jié)點的值(即從該分支樹的根節(jié)點開始按層級為該分支樹的每個節(jié)點賦值)，隨后返回步驟(3)，其中，該不同的屬性分類是該新的分支樹的根節(jié)點的值。
[0028]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦方法中，所述決策樹的第三層中的每個節(jié)點是具有至少一層的子節(jié)點樹(示例性地，子節(jié)點樹具有11層，即第三級屬性分類具有11個分類層級)，并且所述步驟(2)進(jìn)一步包括:基于所述第一信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的對應(yīng)的屬性信息的分類設(shè)置所述子節(jié)點樹中的每個子節(jié)點的值，以及所述步驟(4)進(jìn)一步包括:將當(dāng)前信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的對應(yīng)的屬性按屬性分類層級規(guī)則依次與相關(guān)的第三層中的節(jié)點的子節(jié)點樹中的子節(jié)點進(jìn)行比較，如果在與該子節(jié)點樹的一個子節(jié)點的比較中發(fā)現(xiàn)與該子節(jié)點已包含的屬性分類不同的屬性分類，則在該子節(jié)點處生成新的分支子節(jié)點樹(即該不同的屬性分類以新的分支的方式被包含在該子節(jié)點中)，并且基于當(dāng)前信息瀏覽記錄中的對應(yīng)的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述新的分支子節(jié)點樹中的每個子節(jié)點的值。
[0029]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦方法中，所述步驟(A3)包括:Ca)獲取所述信息瀏覽記錄序列中第一信息瀏覽記錄，并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(b)將所述決策樹的一個或多個節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值設(shè)置為當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值；(C)如果當(dāng)前信息瀏覽記錄是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則結(jié)束加權(quán)過程，而如果當(dāng)前信息瀏覽記錄不是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則獲取所述信息瀏覽記錄序列中的下一個信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(d)將所述決策樹的一個或多個節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值加上當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值作為每個屬性分類的新的權(quán)重的值，隨后返回步驟(C)。
[0030]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦方法中，所述步驟(b)進(jìn)一步包括:將對應(yīng)的子節(jié)點樹的一個或多個子節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值設(shè)置為當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值，并且所述步驟(d)進(jìn)一步包括:將對應(yīng)的子節(jié)點樹的一個或多個子節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值加上當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值作為每個屬性分類的新的權(quán)重的值。
[0031]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦方法中，所述步驟(A4)包括:將由所述決策樹的每個層級中權(quán)重值最高的屬性分類構(gòu)成的屬性分類集合確定為推薦目標(biāo)的屬性信息，并根據(jù)所確定的屬性信息從數(shù)據(jù)庫中獲取推薦目標(biāo)(例如將符合所確定的屬性分類集合中的每個屬性分類的商品作為推薦商品)。
[0032]可選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦方法中，所述步驟(A4)包括:在確定推薦目標(biāo)的屬性信息后將所述屬性信息傳送到相關(guān)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)器(例如電子商務(wù)領(lǐng)域中的用于推薦商品的推理操作服務(wù)器)以進(jìn)行后續(xù)的處理。
[0033]優(yōu)選地，在本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦方法中，所述步驟(A4)進(jìn)一步包括:在從數(shù)據(jù)庫中獲取推薦目標(biāo)后將所獲取的推薦目標(biāo)呈現(xiàn)給用戶。
[0034]由上可見，本發(fā)明所公開的基于決策樹的信息推薦方法具有下列優(yōu)點:能夠根據(jù)用戶的信息瀏覽數(shù)據(jù)提供相匹配的推薦信息，從而提高了信息搜索的效率和準(zhǔn)確度。
[0035]盡管本發(fā)明是通過上述的優(yōu)選實施方式進(jìn)行描述的，但是其實現(xiàn)形式并不局限于上述的實施方式。應(yīng)該認(rèn)識到:在不脫離本發(fā)明主旨和范圍的情況下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對本發(fā)明做出不同的變化和修改。
【權(quán)利要求】
1.一種基于決策樹的信息推薦裝置，所述基于決策樹的信息推薦裝置包括: 用戶接口，所述用戶接口基于用戶的行為獲取用戶的信息瀏覽記錄序列，并將所述信息瀏覽記錄序列傳送到?jīng)Q策樹生成模塊，其中，所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄包括下列各項:與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性以及瀏覽時間； 決策樹生成模塊，所述決策樹生成模炔基于接收到的所述信息瀏覽記錄序列生成決策樹，其中，所述決策樹中的每個節(jié)點代表所述與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的不同層級的屬性的分類，并且所述決策樹的根節(jié)點代表最上層的第一級分類； 加權(quán)模塊，所述加權(quán)模塊在所述決策樹生成后基于所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄中的瀏覽時間為與該信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的節(jié)點賦以權(quán)重值； 推薦模塊，所述推薦模炔基于加權(quán)后的決策樹確定推薦目標(biāo)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于決策樹的信息推薦裝置，其特征在于，所述決策樹生成模塊以如下方式生成所述決策樹:(1)獲取所述信息瀏覽記錄序列中的第一信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(2)基于所述第一信息瀏覽記錄生成具有三層的決策樹，并基于所述第一信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述決策樹中的每個節(jié)點的值，其中所述決策樹的第一層是代表第一級屬性分類的根節(jié)點，所述決策樹的第二層是代表第二級屬性分類的節(jié)點，所述決策樹的第二層是代表第三級屬性分類的節(jié)點；(3)如果當(dāng)前信息瀏覽記錄是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則結(jié)束決策樹生成過程，而如果當(dāng)前信息瀏覽記錄不是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則獲取所述信息瀏覽記錄序列中的下一個信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(4)將當(dāng)前信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性按屬性分類層級規(guī)則依次與所述決策樹的節(jié)點進(jìn)行比較，如果在與所述決策樹的一個節(jié)點的比較中發(fā)現(xiàn)與該節(jié)點已包含的屬性分類不同的屬性分類，則在該節(jié)點處生成新的分支樹，并且基于當(dāng)前信息瀏覽記錄中的對應(yīng)的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述新的分支樹中的每個節(jié)點的值，隨后返回步驟(3)，其中，該不同的屬性分類是該新的分支樹的根節(jié)點的值。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于決策樹的信息推薦裝置，其特征在于，所述決策樹的第三層中的每個節(jié)點是具有至少一層的子節(jié)點樹，并且所述步驟(2)進(jìn)一步包括:基于所述第一信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的對應(yīng)的屬性信息的分類設(shè)置所述子節(jié)點樹中的每個子節(jié)點的值，以及所述步驟(4)進(jìn)一步包括:將當(dāng)前信息瀏覽記錄中的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的對應(yīng)的屬性按屬性分類層級規(guī)則依次與相關(guān)的第三層中的節(jié)點的子節(jié)點樹中的子節(jié)點進(jìn)行比較，如果在與該子節(jié)點樹的一個子節(jié)點的比較中發(fā)現(xiàn)與該子節(jié)點已包含的屬性分類不同的屬性分類，則在該子節(jié)點處生成新的分支子節(jié)點樹，并且基于當(dāng)前信息瀏覽記錄中的對應(yīng)的與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性的分類設(shè)置所述新的分支子節(jié)點樹中的每個子節(jié)點的值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于決策樹的信息推薦裝置，其特征在于，所述加權(quán)模塊以如下方式對所述決策樹中的每個節(jié)點賦以權(quán)重值:(a)獲取所述信息瀏覽記錄序列中第一信息瀏覽記錄，并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(b)將所述決策樹的一個或多個節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值設(shè)置為當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值；(c)如果當(dāng)前信息瀏覽記錄是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則結(jié)束加權(quán)過程 ，而如果當(dāng)前信息瀏覽記錄不是所述信息瀏覽記錄序列中的最后一個信息瀏覽記錄，則獲取所述信息瀏覽記錄序列中的下一個信息瀏覽記錄并將其作為當(dāng)前信息瀏覽記錄；(d)將所述決策樹的一個或多個節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值加上當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值作為每個屬性分類的新的權(quán)重的值，隨后返回步驟(C)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于決策樹的信息推薦裝置，其特征在于，所述步驟(b)進(jìn)一步包括:將對應(yīng)的子節(jié)點樹的一個或多個子節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值設(shè)置為當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值，并且所述步驟(d)進(jìn)一步包括:將對應(yīng)的子節(jié)點樹的一個或多個子節(jié)點中包含的與當(dāng)前信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的每個屬性分類的權(quán)重的值加上當(dāng)前信息瀏覽記錄中的瀏覽時間的值作為每個屬性分類的新的權(quán)重的值。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于決策樹的信息推薦裝置，其特征在于，所述推薦模塊以如下方式確定推薦目標(biāo)的 屬性信息:將由所述決策樹的每個層級中權(quán)重值最高的屬性分類構(gòu)成的屬性分類集合確定為推薦目標(biāo)的屬性信息，并根據(jù)所確定的屬性信息從數(shù)據(jù)庫中獲取推薦目標(biāo)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于決策樹的信息推薦裝置，其特征在于，所述推薦模塊在從數(shù)據(jù)庫中獲取推薦目標(biāo)后將所獲取的推薦目標(biāo)呈現(xiàn)給用戶。
8.一種基于決策樹的信息推薦方法，所述基于決策樹的信息推薦方法包括下列步驟: (Al)基于用戶的行為獲取用戶的信息瀏覽記錄序列，其中，所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄包括下列各項:與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性以及瀏覽時間； (A2)基于接收到的所述信息瀏覽記錄序列生成決策樹，其中，所述決策樹中的每個節(jié)點代表所述與瀏覽目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的屬性中的不同層級的屬性的分類，并且所述決策樹的根節(jié)點代表最上層的第一級分類； (A3)在所述決策樹生成后基于所述信息瀏覽記錄序列中的每個信息瀏覽記錄中的瀏覽時間為與該信息瀏覽記錄相關(guān)聯(lián)的節(jié)點賦以權(quán)重值； (A4)基于加權(quán)后的決策樹確定推薦目標(biāo)。
【文檔編號】G06Q30/02GK103902538SQ201210569218
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2012年12月25日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月25日
【發(fā)明者】袁奇華 申請人:中國銀聯(lián)股份有限公司