基于交互式進(jìn)化優(yōu)化的圖書個性化搜索方法
【專利摘要】本發(fā)明公布了一種用于心理學(xué)圖個性化快速搜索的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法，指導(dǎo)用戶快速尋找滿意圖書，減輕用戶搜索疲勞，具體內(nèi)容包括：(1)基于用戶所輸入的信息，給出初始化的信息，即交互式遺傳算法中的初始種群生成；(2)人機(jī)交互，即由用戶根據(jù)系統(tǒng)顯示的進(jìn)化個體表現(xiàn)型，實(shí)施交互行為，如對感興趣的內(nèi)容進(jìn)行的少數(shù)的點(diǎn)擊、瀏覽等行為；(3)基于交互行為的CP-nets偏好建模和更新，以基于用戶的交互行為，獲取并跟蹤其偏好變化；(4)基于CP-Nets的交互式進(jìn)化過程，即根據(jù)CP-nets對當(dāng)前的進(jìn)化種群所代表的搜索信息進(jìn)行適應(yīng)值評價，實(shí)施選擇、交叉和變異操作，以生成可能滿足用戶偏好的新個體信息。
【專利說明】基于交互式進(jìn)化優(yōu)化的圖書個性化搜索方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本專利屬于智能計(jì)算領(lǐng)域，是一種基于交互式進(jìn)化優(yōu)化策略的圖書個性化搜索方法，可用于引導(dǎo)用戶在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行圖書的快速搜索。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)實(shí)生活中，需要人參與的評價和決策優(yōu)化問題廣泛存在。如旅游計(jì)劃的制定問題，不同人對旅行中的路線，交通方式，時間，費(fèi)用等的綜合評價不同，從而制定出不同的旅游路線。上述問題為優(yōu)化問題，但是，由于需要人的參與，無法用精確數(shù)學(xué)模型描述，導(dǎo)致基于數(shù)學(xué)函數(shù)的傳統(tǒng)優(yōu)化和各種智能優(yōu)化算法不再適用。融合了人智能評價的交互式進(jìn)化優(yōu)化算法可有效解決此類問題，該方法將人的智能評價和傳統(tǒng)進(jìn)化優(yōu)化過程相結(jié)合，它能很有效的解決含個性化信息優(yōu)化問題。該方法需要人根據(jù)其對優(yōu)化問題的個性化偏好，主觀地評價進(jìn)化個體適應(yīng)值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)進(jìn)化優(yōu)化。具體而言:首先，由計(jì)算機(jī)完成傳統(tǒng)進(jìn)化優(yōu)化算法的工作，包括編碼、解碼、解集初始化，并將各解所對應(yīng)的方案呈現(xiàn)給用戶；其次，用戶通過人-機(jī)交互界面，根據(jù)個人的認(rèn)知和偏好，對所見對象進(jìn)行評價；最后，計(jì)算機(jī)根據(jù)評價值，對編碼的進(jìn)化個體執(zhí)行選擇、交叉、變異等進(jìn)化操作，生成新的解集。用戶不斷重復(fù)上述過程，直至找到滿意解或者算法滿足終止條件，算法結(jié)束并輸出最優(yōu)解。本發(fā)明將交互式進(jìn)化優(yōu)化算法引入到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的圖書個性化搜索中，可為用戶提供一個高效的搜索平臺，引導(dǎo)用戶快速完成搜索。
[0003]近年來，交互式進(jìn)化優(yōu)化已在諸多領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。例如，劉肖健等人在2009年的機(jī)械工程學(xué)報上發(fā)表的《基于交互式遺傳算法的產(chǎn)品配色設(shè)計(jì)》一文中，利用了交互式遺傳算法挖掘最優(yōu)色彩匹配方案，但是需要大量的選擇評價來捕捉用戶對色彩的意象，增加了用戶評價負(fù)擔(dān)。在計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)登字為第0186137號的軟件《基于進(jìn)化個體不確定適應(yīng)值交互式遺傳算法的服裝設(shè)計(jì)軟件》中，將進(jìn)化計(jì)算用于服裝款式的設(shè)計(jì)，尋找最符合用戶偏好的顏色搭配及款式?，F(xiàn)有成果雖然取得了一定的成功，但是由于所采用的評價方式，進(jìn)化策略等較為單一、靈活性差，對用戶的個性化支持不足，因此普遍存在著進(jìn)化效率不高，易用性差等問題。Jimmy Secretan等人在2008年的CHI會議上發(fā)表的《Picbreeder:Evolving Pictures Collaboratively Online))一文中，介紹了由其團(tuán)隊(duì)開發(fā)的在線圖片進(jìn)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用了基于權(quán)值網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化方式，能夠從一幅簡單的圖片進(jìn)化出滿足用戶要求的復(fù)雜圖片，大大改善了進(jìn)化的效果。但是在這套系統(tǒng)中，由于無法生成具有特定屬性的起始種群以及進(jìn)化策略上存在的缺陷，導(dǎo)致無法在種群的多樣性和收斂性之間達(dá)到較好的平衡，增加種群多樣性的同時會大大減緩種群的收斂速度，反之亦然。在專利號為201110094666.4的《用于窗簾設(shè)計(jì)的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法》發(fā)明專利中，允許用戶設(shè)定模糊偏好信息生成初始種群，同時提供了多種個體評價方式和個體的編碼方式，確定了搜索的范圍及形式，減小搜索區(qū)域。但是需要用戶多次評價，極易產(chǎn)生用戶疲勞，導(dǎo)致評價不真實(shí)。現(xiàn)有的這些研究成果盡管存在著各種各樣的問題，但是仍對本發(fā)明提供了多方面的有益指導(dǎo)。[0004]交互式進(jìn)化優(yōu)化算法在諸多理論研究方面取得的輝煌成就不斷推動著其在生產(chǎn)生活中的應(yīng)用，體現(xiàn)了巨大的實(shí)踐價值。經(jīng)查閱相關(guān)文獻(xiàn)，目前尚無將該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到圖書個性化搜索的先例，如能針對圖書個性化搜索問題，設(shè)計(jì)出一套高效的搜索方法，將大大減輕用戶的搜索量，提高搜索效率，同時也可考慮將其推廣到其它領(lǐng)域的個性化搜索中，實(shí)現(xiàn)更大的社會效益。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明提出了一套完整的基于交互式進(jìn)化優(yōu)化的個性化高效搜索算法，包括基于編碼的初始搜索對象的(進(jìn)化個體)的生成、人機(jī)交互、基于交互行為的用戶評價模型、模型更新以及進(jìn)化方法。首先根據(jù)用戶的瀏覽行為、對某圖書的關(guān)注程度以及相關(guān)操作等，獲取用戶的興趣模型；然后，利用條件偏好網(wǎng)絡(luò)(Conditional Preference Nets, CP-nets)推導(dǎo)出用戶對于待搜索圖書不同屬性值組合的偏好關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前所見不同圖書的評價；最后，基于評價值，進(jìn)行選擇、交叉和變異的操作，得到一組新的圖書屬性值的優(yōu)化組合，為用戶提供更滿足其偏好的圖書信息。重復(fù)上述過程，直到用戶找到滿意圖書?；诖?，我們開發(fā)出了相應(yīng)的系統(tǒng)，其根本目的是為用戶在圖書個性化搜索過程中，快速找到滿意圖書，減輕自身疲勞。
[0006]本發(fā)明的特點(diǎn)在于:一是根據(jù)用戶輸入的圖書搜索屬性值和已存在的歷史偏好屬性信息，為用戶提供滿足其偏好的圖書，同時保證搜索的多樣性；二是本發(fā)明中為解決用戶頻繁評價導(dǎo)致的用戶疲勞問題，利用用戶的瀏覽行為，間接獲得用戶的偏好，建立用戶偏好模型CP-nets，以此來獲得用戶對搜索對象的評價；三是在整個進(jìn)化過程中，采用符合圖書屬性描述的二進(jìn)制編碼方式進(jìn)行進(jìn)化操作。每一特點(diǎn)由相對應(yīng)的功能模塊實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明的三大模塊及所使用的方法如下:
[0007]1、搜索對象的初始化生成(進(jìn)化種群的初始化)模塊
[0008]在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，用戶根據(jù)個人需求，進(jìn)行個性化信息的搜索時，我們希望呈現(xiàn)給用戶的信息盡可能貼近用戶需求，讓用戶快速搜索到滿意解，同時確保提供給用戶的信息盡可能保持其多樣性，以便給用戶提供更大的搜索空間，激發(fā)用戶的瀏覽興趣。我們利用三個方面信息進(jìn)行對用戶搜索偏好初始化建模，包括:用戶當(dāng)前輸入的搜索信息、用戶的歷史搜索信息以及社會群體信息。
[0009]2、用戶偏好提取與更新模塊
[0010]本發(fā)明是在圖書搜索過程中，通過分析用戶搜索行為，提煉出用戶對各圖書關(guān)鍵屬性值的偏好關(guān)系，建立用戶偏好模型CP-nets。同時將CP-nets與交互式遺傳算法相結(jié)合，以動態(tài)反映并跟蹤用戶的興趣。此方法可以防止用戶反復(fù)評價，減少用戶評價的主觀性、模糊性，進(jìn)而為下面的交互式工作，提供滿足用戶興趣的評價結(jié)果，減少用戶搜索的時間，防止用戶疲勞。
[0011]2.1、偏好模型:CP-netS是一種表示定性條件的偏好語言，能夠精確表示用戶偏好，同時可以利用CP-nets偏好表中的規(guī)則，推斷出用戶對各屬性值的偏好，這有利于挖掘用戶在搜索滿意解過程中的偏好。
[0012]2.2、評價方式:根據(jù)用戶的瀏覽行為，包括點(diǎn)擊次數(shù)、瀏覽時間、保存、收藏等，獲得用戶對優(yōu)化對象各組成部分的偏好評價，該方法可避免由于頻繁的人機(jī)交互而導(dǎo)致的用戶厭煩和疲勞，提高圖書個性化搜索的效率。
[0013]2.3、偏好模型更新:通過比較用戶的實(shí)時瀏覽行為，動態(tài)更新當(dāng)前圖書信息的顯示序值，將排序靠前的商品盡快地呈現(xiàn)給用戶。
[0014]本發(fā)明根據(jù)用戶瀏覽行為，實(shí)時獲取用戶偏好，在最大限度減輕用戶評價負(fù)擔(dān)的同時，也能夠保障對個體做出有效評價，提高了實(shí)用性。
[0015]3、進(jìn)化模塊
[0016]用戶在搜索滿意解的過程中，偏好會隨時改變，這就要求我們能夠?qū)崟r跟蹤用戶偏好，所以我們利用交互式遺傳算法中人為主觀評價的特點(diǎn)，隨時跟蹤用戶偏好。本模塊利用偏好模型CP-nets，將用戶對圖書的偏好信息，轉(zhuǎn)化為用戶對相應(yīng)圖書的評價值，再在圖書的編碼空間中，利用交互式遺傳算法實(shí)施進(jìn)化優(yōu)化，不斷產(chǎn)生越來越接近用戶需求的新圖書。該模塊具體內(nèi)容包括:
[0017]3.1、基于行為的圖書評價:基于用戶行為，不斷跟蹤其偏好，并更新偏好模型，從而獲取用戶對當(dāng)前所見圖書信息的評價值。
[0018]3.2、編碼方式:對于圖書的編碼空間，根據(jù)其所具有的屬性值，采用二進(jìn)制編碼方式，I代表該屬性值存在于當(dāng)前的圖書信息中，O代表不存在，利用該策略可減少進(jìn)化計(jì)算的復(fù)雜性。
[0019]本發(fā)明中所采用的進(jìn)化方法，充分結(jié)合了不同進(jìn)化算法的優(yōu)點(diǎn)，使得對圖書個體的進(jìn)化更加高效、精細(xì)，更具實(shí)用價值。
[0020]總之，本發(fā)明所提出的圖書個性化搜索設(shè)計(jì)方法，能夠在保證進(jìn)化效率、進(jìn)化效果的前提下，最大限度地減小用戶評價工作量，減輕用戶負(fù)擔(dān)，滿足了用戶對圖書快速搜索的要求。該項(xiàng)發(fā)明亦可應(yīng)用到其它的個性化搜索中，尤其是電子商務(wù)的智能化、個性化和高效化搜索中，因此具有極高的實(shí)用價值和廣闊的應(yīng)用前景。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0021]圖1是本發(fā)明中所提出的用于心理學(xué)圖書個性化搜索的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法流程圖；
[0022]圖2是本發(fā)明中所提出的用于心理學(xué)圖書個性化搜索的算法框架示意圖；
[0023]圖3是依據(jù)本發(fā)明所提方法開發(fā)的心理學(xué)圖書個性化搜索設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面圖；
[0024]圖4是用戶初始偏好模型CP-nets舉例；
[0025]圖5是偏好模型更新示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0026]該部分結(jié)合具體附圖，對本發(fā)明的實(shí)施方式做詳細(xì)說明。本發(fā)明中所提出的方法流程圖和框架示意圖分別如圖1和如圖2所示，具體實(shí)施步驟亦根據(jù)其擬定。
[0027]為充分體現(xiàn)本發(fā)明所提出的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法的價值，在提出本方法的同時亦開發(fā)了相應(yīng)的軟件系統(tǒng)。在圖書搜索系統(tǒng)中，主要使用的軟件是SQL SerVer2005和Microsoft Visual C++6.0。Microsoft Visual C++6.0 用來搭建圖書搜索系統(tǒng)平臺，該平臺向用戶提供直觀的交互界面，通過模擬瀏覽過程，可以得到實(shí)時數(shù)據(jù)，并傳到數(shù)據(jù)庫中處理。數(shù)據(jù)庫SQL Server2005軟件用來建立一個相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫可以存儲圖書信息，并能根據(jù)所采集的用戶瀏覽行為，調(diào)整數(shù)據(jù)庫中用戶對圖書屬性偏好。系統(tǒng)界面如圖3所
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[0028]步驟1:初始搜索對象的生成。該步驟內(nèi)容為:根據(jù)用戶輸入的具體屬性值、其歷史搜索內(nèi)容，以及當(dāng)前社會群體的相關(guān)搜索內(nèi)容，生成初始的圖書搜索信息，并確定用戶對圖書各屬性值的初始偏好模型。具體由以下兩個子步驟完成:
[0029]步驟101:確定用戶初始偏好模型。
[0030]我們知道，每一個商品均可以用商品屬性描述，因此商品屬性的組合即可以表示一個或一類商品。假設(shè)，商品具有如下屬性特征:
【權(quán)利要求】
1.用于心理學(xué)圖書個性化快速搜索的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法，其特征為該方法將整個進(jìn)化優(yōu)化過程分為三大功能模塊，具體包括以下內(nèi)容: (1)初始進(jìn)化種群的生成模塊，是通過利用用戶當(dāng)前輸入信息、用戶歷史搜索記錄和群體共性搜索信息建立用戶偏好模型CP-nets，確定初始種群生成； (2)CP-nets更新模塊，是通過實(shí)時分析用戶的瀏覽行為，更新CP-nets，以掌握用戶偏好的變化，為用戶提供更好的搜索信息； (3)交互式進(jìn)化模塊，是通過對CP-nets定量描述，獲取個體適應(yīng)值評價函數(shù)，從而將偏好模型應(yīng)用于交互式遺傳算法。
2.權(quán)利要求1所述的用于心理學(xué)圖書個性化快速搜索的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法，其特征在于利用用戶當(dāng)前輸入信息、用戶歷史搜索記錄和群體共性搜索信息，建立用戶偏好模型，為初始種群生成提供初始搜索信息，包括: (1)根據(jù)用戶當(dāng)前輸入信息確定決策屬性變量間的偏好支配關(guān)系，構(gòu)建偏好網(wǎng)絡(luò)； (2)根據(jù)用戶歷史搜索記錄和群體共性搜索信息，確定決策屬性變量取值間的部分偏好支配關(guān)系，獲得偏好支配表。
3.權(quán)利要求1所述的用于窗簾設(shè)計(jì)的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法，其特征在于所述CP-nets更新模塊為用戶提供兩種更新方式，通過用戶實(shí)時瀏覽行為，跟蹤用戶偏好。包括: (1)根據(jù)用戶瀏覽行為特征，將用戶瀏覽行為通過五種瀏覽時間描述。用戶瀏覽第i頁第j(j = 1,2,3-8)本圖書的瀏覽行為轉(zhuǎn)換時間tij:
4.權(quán)利要求3中所述人機(jī)交互模塊，其特征在于: 我們通過基于軟約束的支配占優(yōu)策略，定量化CP-nets，從而獲得用戶對所有圖書的適應(yīng)值評價函數(shù):
【文檔編號】G06F17/30GK103984721SQ201410202346
【公開日】2014年8月13日 申請日期:2014年5月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月13日
【發(fā)明者】孫曉燕, 鞏敦衛(wèi), 陸宜娜, 張抗抗, 張鵬飛, 時良振 申請人:中國礦業(yè)大學(xué)