目的地推荐方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种目的地推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：提取出用户自然语言请求中的显性需求以及隐性需求；获取所述隐性需求与备选目的地文本中每一个备选目的地的相似度；获取所述显性需求与所述每一个备选目的地之间的关联度；根据所述相似度以及所述关联度进行融合处理，得到融合结果；根据所述融合结果推荐目的地。采用本方法能够将符合个性化的备选目的地推荐给用户，使用户更容易找到符合自己个性化的目的地。

Destination recommended methods, devices, computer equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
目的地推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种目的地推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着互联网以及信息技术的不断发展，互联网成为了人们获取目的地(例如：景点、餐厅、商场、公司等)信息的重要途径，但是由于网上的目的地文本以及评论性文章的数量过于庞大，而且热门的目的地在网络中也更容易被检索出来，导致符合个性化需求的目的地难以被准确的筛选出来。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提供一种能够基于个性化需求推荐目的地的方法、装置、计算机设备和存储介质。一种目的地推荐方法，所述方法包括：提取出用户自然语言请求中的显性需求以及隐性需求；获取所述隐性需求与备选目的地文本中每一个备选目的地的相似度；获取所述显性需求与所述每一个备选目的地之间的关联度；根据所述相似度以及所述关联度进行融合处理，得到融合结果；根据所述融合结果推荐目的地。上述目的地推荐方法，通过对用户需求的提取和分析，基于用户需求与互联网备选目的地信息和评论性文章信息的相似度以及关联度，将符合个性化的备选目的地推荐给用户，使用户更容易找到符合自己个性化的目的地。作为一种实施例，其中，所述提取出用户自然语言请求中的显性需求以及隐性需求的步骤包括：对所述显性需求中的备选目的地进行标记，得到正需求备选目的地和负需求备选目的地；其中，所述正需求备选目的地为用户想去的备选目的地；所述负需求备选目的地为用户不想去的备选目的地。作为一种实施例，其中，所述获取所述隐性需求与备选目的地文本中每一个备选目的地的相似度的步骤包括：计算每一个所述备选目的地与所述备选目的地对应的隐性需求的匹配度；根据所述匹配度以及备选目的地文本中的每一个备选目的地的热度因子，计算所述隐性需求与所述每一个备选目的地的相似度。作为一种实施例，其中，所述获取所述显性需求与所述每一个备选目的地之间的关联度的步骤包括：分别获得所述正需求与每一个备选目的地的第一置信度，所述负需求与每一个备选目的地的第二置信度；根据所述第一置信度和所述第二置信度，获取所述显性需求与每一个备选目的地的关联度。作为一种实施例，其中，所述获取所述显性需求与所述每一个备选目的地之间的关联度的步骤还包括：获取所述备选目的地的评论性文章；遍历所述评论性文章，得到所述多个备选目的地；计算所述显性需求中的每个备选目的地与评论性文章中的每一个备选目的地的置信度；根据所述正需求与所述评论性文章中的每一个备选目的地在同一篇所述评论性文章中出现的次数关系，计算所述第一置信度；根据所述负需求与所述评论性文章中的每一个备选目的地在同一篇所述评论性文章中出现的次数关系，计算所述第二置信度；将所述第一置信度以及所述第二置信度进行融合处理，得到的融合结果为所述显性需求与每一个备选目的地的关联度。作为一种实施例，其中，所述相似度以及所述关联度进行融合处理，得到融合结果的步骤包括：将所述相似度与所述关联度相乘，得到乘积作为所述融合结果。作为一种实施例，其中，根据所述融合结果推荐目的地之前的步骤还包括：根据融合结果，对备选目的地进行排序，得到备选目的地序列；根据所述备选目的地序列推荐所述目的地。一种目的地推荐装置，所述装置包括：数据处理模块，用于提取出用户自然语言请求中的显性需求以及隐性需求；相似度获取模块，用于获取所述隐性需求与备选目的地文本中每一个备选目的地的相似度；关联度获取模块，用于获取所述显性需求与所述每一个备选目的地之间的关联度；融合模块，用于根据所述相似度以及所述关联度进行融合处理，得到融合结果；推荐模块，用于根据所述融合结果推荐目的地。上述目的地推荐装置，通过对用户需求的提取和分析，基于用户需求与互联网目的地信息和评论性文章信息的相似度以及关联度，将符合个性化的备选目的地推荐给用户，使用户更容易找到符合自己个性化的目的地。作为一种实施例，其中，所述数据处理模块包括：标记模块，用于对所述显性需求中的备选目的地进行标记，得到正需求备选目的地和负需求备选目的地；其中，所述正需求备选目的地为用户想去的备选目的地；所述负需求备选目的地为用户不想去的备选目的地。作为一种实施例，其中，所述相似度获取模块包括：匹配度计算模块，用于计算每一个所述备选目的地与所述备选目的地对应的隐性需求的匹配度；相似度计算模块，用于根据所述匹配度以及备选目的地文本中的每一个备选目的地的热度因子，计算所述隐性需求与所述每一个备选目的地的相似度。作为一种实施例，其中，所述关联度获取模块包括：置信度计算模块，用于分别获得所述正需求与每一个备选目的地的第一置信度，所述负需求与每一个备选目的地的第二置信度；关联度计算模块，用于根据所述第一置信度和所述第二置信度，获取所述显性需求与每一个备选目的地的关联度。作为一种实施例，其中，所述关联度获取模块还包括：评论性文章获取模块，用于获取所述备选目的地的评论性文章；遍历模块，用于遍历所述评论性文章，得到所述多个备选目的地；置信度计算模块，用于计算所述显性需求中的每个备选目的地与评论性文章中的每一个备选目的地的置信度；第一置信度计算模块，用于根据所述正需求与所述评论性文章中的每一个备选目的地在同一篇所述评论性文章中出现的次数关系，计算所述第一置信度；第二置信度计算模块，用于根据所述负需求与所述评论性文章中的每一个备选目的地在同一篇所述评论性文章中出现的次数关系，计算所述第二置信度；置信度融合模块，用于将所述第一置信度以及所述第二置信度进行融合处理，得到的融合结果为所述显性需求与每一个备选目的地的关联度。作为一种实施例，其中，所述融合模块包括：乘法器模块，将所述相似度与所述关联度相乘，得到乘积作为所述融合结果。作为一种实施例，其中，推荐模块还包括：排序模块，用于根据融合结果，对备选目的地进行排序，得到备选目的地序列；目的地推荐模块，用于根据所述备选目的地序列推荐所述目的地。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意实施例的目的地推荐方法的步骤。上述计算机设备，通过对用户需求的提取和分析，基于用户需求与互联网目的地信息和评论性文章信息的相似度以及关联度，将符合个性化的备选目的地推荐给用户，使用户更容易找到符合自己个性化的目的地。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任意实施例中目的地推荐方法的步骤。上述计算机设备，通过对用户需求的提取和分析，基于用户需求与互联网目的地信息和评论性文章信息的相似度以及关联度，将符合个性化的备选目的地推荐给用户，使用户更容本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目的地推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n提取出用户自然语言请求中的显性需求以及隐性需求；/n获取所述隐性需求与备选目的地文本中每一个备选目的地的相似度；/n获取所述显性需求与所述每一个备选目的地之间的关联度；/n根据所述相似度以及所述关联度进行融合处理，得到融合结果；/n根据所述融合结果推荐目的地。/n

【技术特征摘要】
1.一种目的地推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
提取出用户自然语言请求中的显性需求以及隐性需求；
获取所述隐性需求与备选目的地文本中每一个备选目的地的相似度；
获取所述显性需求与所述每一个备选目的地之间的关联度；
根据所述相似度以及所述关联度进行融合处理，得到融合结果；
根据所述融合结果推荐目的地。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取出用户自然语言请求中的显性需求以及隐性需求，包括：
对所述显性需求中的备选目的地进行标记，得到正需求备选目的地和负需求备选目的地；
其中，所述正需求备选目的地为用户想去的备选目的地；所述负需求备选目的地为用户不想去的备选目的地。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述隐性需求与备选目的地文本中每一个备选目的地的相似度，包括：
计算每一个所述备选目的地与所述备选目的地对应的隐性需求的匹配度；
根据所述匹配度以及备选目的地文本中的每一个备选目的地的热度因子，计算所述隐性需求与所述每一个备选目的地的相似度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述显性需求与所述每一个备选目的地之间的关联度，包括：
分别获得所述正需求与每一个备选目的地的第一置信度，所述负需求与每一个备选目的地的第二置信度；
根据所述第一置信度和所述第二置信度，获取所述显性需求与每一个备选目的地的关联度。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一置信度和所述第二置信度，获取所述显性需求与每一个备选目的地的关联度，包括：
获取所述备选目的地的评论性文章；
遍历所述评论性文章，得到所述多个备选目的地；
计算所述显性需求中的每个备选目的地与...

【专利技术属性】
技术研发人员：范玉顺，龚远峰，梅晓文，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11