【技术实现步骤摘要】
：本专利技术涉及人工智能、大数据分析和个性化推荐，具体地，涉及一种数字人智能推荐与决策辅助系统。
技术介绍
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技术介绍
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1、在数字化时代背景下，随着互联网技术的飞速发展，用户在各种在线平台上的行为数据量急剧膨胀，为个性化服务提供了丰富的数据基础。然而，传统的推荐系统多依赖于单一的用户历史行为分析，如基于内容的推荐或协同过滤技术，这些方法在处理用户个性化需求和实时情境信息方面存在局限性。例如，它们可能无法考虑到用户当前的地理位置、时间、社交活动等实时情境因素，这些因素对于提供更加精准和及时的推荐至关重要。此外，现有系统在用户隐私保护方面也存在缺陷，未能充分考虑到数据安全和用户隐私的法律法规要求，这在数据泄露事件频发的当下尤为突出。
2、随着人工智能和机器学习技术的进步，现在有了机会去开发更为先进的推荐系统，这些系统不仅能够处理庞大的用户数据，还能够实时响应用户的动态需求和偏好变化。同时，随着社会对个人隐私保护意识的增强，如何在提供个性化服务的同时保护用户隐私，成为了一个亟待解决的问题。本专利技术正是在这样的背景下提出的，旨在通过结合大数据分析和人工智能算法，创建一个能够提供个性化推荐和决策辅助的智能系统，同时兼顾用户隐私保护的需求。该系统通过深入分析用户的行为数据和实时情境信息，能够在多个领域，如电子商务、在线内容推荐、旅游规划、职业发展等，为用户提供更加精准、个性化的服务体验。此外，系统的设计充分考虑了隐私保护的要求，确保用户数据的安全和隐私得到妥善保护。通过这样的技术创新，本专利技术不仅能够提升用户
技术实现思路
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技术实现思路
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1、数字人智能推荐与决策辅助系统通过精心设计的多个模块协同工作，为用户提供个性化的推荐和决策支持。首先，用户行为分析模块负责收集用户在不同平台上的历史行为数据，通过数据清洗、特征提取和机器学习算法训练，构建出反映用户偏好的模型。接着，情境感知模块利用集成的传感器或第三方服务，实时监测并获取用户的地理位置、时间、环境等信息，以捕捉用户的当前情境。然后，个性化推荐引擎结合用户偏好模型和实时情境信息，运用推荐算法生成个性化的推荐列表，并通过结果排序单元优化推荐的相关性，最终通过用户界面展示给用户。同时，决策辅助工具提供决策树和概率模型等工具，帮助用户评估不同选择的可能结果。系统还包括反馈学习机制，通过收集用户对推荐结果的反馈，自动调整推荐算法，以实现自我优化。最后，隐私保护机制确保在整个过程中用户数据的安全性和隐私性，通过数据加密、用户认证和合规性检查等措施，保障用户信息的安全，遵守相关法律法规。整个系统的设计旨在为用户提供一个全面、智能、安全且高效的个性化推荐和决策辅助平台。
2、在数字人智能推荐与决策辅助系统中，用户行为分析模块扮演着至关重要的角色。首先，数据收集单元负责从多个在线平台收集用户的浏览记录、购买历史、搜索查询等行为数据。这些数据通过api调用或直接从平台数据库中抓取，确保数据的全面性和多样性。随后，数据处理单元对收集到的原始数据进行彻底的清洗，去除无效或不完整的记录，并通过数据转换将非结构化数据转换为结构化格式，以便进一步分析。在特征提取阶段，利用自然语言处理和数据挖掘技术，从数据中提取出反映用户偏好的关键特征，如用户对特定商品类别的兴趣强度、购买频率等。最后，模型训练单元采用先进的机器学习算法，如随机森林、梯度提升机或深度学习模型，对提取的特征进行训练，构建出能够准确预测用户偏好的用户偏好模型。在训练过程中，系统会不断调整模型参数，如学习率、正则化系数等，并通过交叉验证等技术评估模型的泛化能力，以确保模型的准确性和鲁棒性。通过这一系列精细的操作，用户行为分析模块能够为系统提供准确、实时的用户偏好信息，为后续的个性化推荐和决策辅助提供坚实的数据基础。
3、情境感知模块是实现个性化推荐的关键组成部分。位置感知单元通过集成的gps或其他高精度定位技术，设定定位精度为5米，实时追踪用户的具体位置，无论是在室内还是室外环境，确保位置信息的准确性和实时性。时间感知单元则负责获取当前的日期和时间信息，包括小时、分钟和星期，以便系统能够根据一天中的不同时间提供相应的推荐，例如在工作日的早晨推荐附近的早餐店，或在周末推荐休闲活动。环境感知单元利用传感器或第三方服务，如天气api，来获取用户周边的环境信息，包括温度、湿度、空气质量指数等，这些信息有助于系统理解用户当前的外部环境，并据此调整推荐策略。例如，在雨天推荐附近的室内活动场所。通过这三个单元的协同工作，情境感知模块能够全面捕捉用户的实时情境，为个性化推荐引擎提供必要的上下文信息，从而生成更加精准和及时的推荐列表。
4、个性化推荐引擎是核心组件，它通过精心设计的算法和用户界面为用户提供定制化的推荐体验。推荐算法单元采用协同过滤和内容推荐算法的结合，设定算法权重分别为0.6和0.4，以综合用户的历史行为和当前情境信息，执行复杂的推荐逻辑。该单元通过设定阈值，如相似度大于0.8的用户偏好，来筛选出最符合用户偏好的商品或服务。结果排序单元进一步对推荐结果进行排序，根据用户偏好的强度和情境的相关性，设定排序算法的参数，如相关性权重为0.7，新颖性权重为0.3，确保推荐列表的顶部是用户最可能感兴趣的选项。用户界面单元则负责以直观和友好的方式向用户展示推荐列表，包括使用卡片布局显示推荐项的图片、描述和评分，以及提供筛选和排序功能，让用户可以根据自己的需要调整推荐结果。此外，用户界面单元还集成了反馈机制，允许用户对推荐结果进行评价，这些反馈数据将被用于调整推荐算法，以提高推荐的准确性和用户满意度。通过这一系列细致的步骤和参数设置，个性化推荐引擎确保了推荐内容的相关性和个性化，同时提供了用户友好的交互体验。
5、决策辅助工具是帮助用户做出更明智选择的重要组件。决策树构建单元通过分析用户的历史决策数据和当前情境，设定决策节点的阈值为0.5，构建出反映用户可能选择的决策树模型。这个模型能够展示不同决策路径及其对应的结果，帮助用户理解每个选择的潜在影响。概率分析单元则进一步对每个决策节点进行概率评估，设定置信度阈值为95％，分析不同选择发生的概率以及可能带来的结果，使用贝叶斯定理和历史数据来计算概率，为用户提供基于数据的决策支持。用户交互单元负责收集用户的决策偏好和反馈，通过设计直观的界面和交互流程，如滑动条和下拉菜单，让用户能够轻松表达自己的偏好。此外，该单元还通过设定反馈响应时间为2秒内，确保系统能够快速响应用户的输入，提供实时的决策支持。通过这些精心设计的单元和参数，决策辅助工具能够为用户提供一个全面、直观且互动性强的决策辅助平台，帮助他们在复杂的决策过程中做出更加明智的选择。
6、反馈学习机制是确保系统持续改进和适应用户需求的关键环节。反馈收集单元通过用户界面中的评分系统和评论功能，实时收集用户对推荐结果的满意度反馈，设定反馈有效性阈值为80％，以确保收集到的数据具有代表性和准确性。算法优本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数字人智能推荐与决策辅助系统，其特征在于，包括：用户行为分析模块，用于收集和分析用户的历史行为数据，以构建用户偏好模型；情境感知模块，用于通过集成的传感器或第三方服务获取用户的实时情境信息；个性化推荐引擎，用于结合用户偏好模型和实时情境信息，生成个性化的推荐列表；决策辅助工具，用于提供决策树、概率模型等辅助工具，帮助用户评估不同选择的潜在结果；反馈学习机制，用于根据用户的反馈自动调整推荐算法，实现系统自我优化；隐私保护机制，用于确保用户数据的安全性和隐私性，遵守相关法律法规。
2.如权利要求1所述的系统，其中所述用户行为分析模块包括：数据收集单元，用于收集用户在不同平台上的行为数据；数据处理单元，用于对收集到的数据进行清洗、转换和特征提取；模型训练单元，用于利用机器学习算法训练用户偏好模型。
3.如权利要求1所述的系统，其中所述情境感知模块包括：位置感知单元，用于通过GPS或其他定位技术获取用户的位置信息；时间感知单元，用于获取当前的日期和时间信息；环境感知单元，用于通过传感器或第三方服务获取用户周边环境信息。
4.如权利要求1所述的系
5.如权利要求1所述的系统，其中所述决策辅助工具包括：决策树构建单元，用于根据用户的选择构建决策树；概率分析单元，用于分析不同选择的概率和潜在结果；用户交互单元，用于收集用户的决策偏好和反馈。
6.如权利要求1所述的系统，其中所述反馈学习机制包括：反馈收集单元，用于收集用户对推荐结果的反馈；算法优化单元，用于根据反馈调整推荐算法的参数；模型更新单元，用于定期更新用户偏好模型以反映最新的用户行为。
7.如权利要求1所述的系统，其中所述隐私保护机制包括：数据加密单元，用于加密存储和传输的用户数据；用户认证单元，用于验证用户身份并授权数据访问；合规性检查单元，用于确保系统操作符合数据保护法规。
8.一种使用如权利要求1至7中任一项所述的数字人智能推荐与决策辅助系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种数字人智能推荐与决策辅助系统，其特征在于，包括：用户行为分析模块，用于收集和分析用户的历史行为数据，以构建用户偏好模型；情境感知模块，用于通过集成的传感器或第三方服务获取用户的实时情境信息；个性化推荐引擎，用于结合用户偏好模型和实时情境信息，生成个性化的推荐列表；决策辅助工具，用于提供决策树、概率模型等辅助工具，帮助用户评估不同选择的潜在结果；反馈学习机制，用于根据用户的反馈自动调整推荐算法，实现系统自我优化；隐私保护机制，用于确保用户数据的安全性和隐私性，遵守相关法律法规。
2.如权利要求1所述的系统，其中所述用户行为分析模块包括：数据收集单元，用于收集用户在不同平台上的行为数据；数据处理单元，用于对收集到的数据进行清洗、转换和特征提取；模型训练单元，用于利用机器学习算法训练用户偏好模型。
3.如权利要求1所述的系统，其中所述情境感知模块包括：位置感知单元，用于通过gps或其他定位技术获取用户的位置信息；时间感知单元，用于获取当前的日期和时间信息；环境感知单元，用于通过传感器或第三方服务获取用户周边环境信息。
【专利技术属性】
技术研发人员：吴小东，王彧然，袁方灿，漆家行，吴小春，彭聪，
申请(专利权)人：重庆师范大学，
类型：发明
国别省市：
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