基于受限玻尔兹曼机驱动的交互式个性化搜索方法

       本发明公开了一种基于受限玻尔兹曼机驱动的交互式个性化搜索方法，包括：1、获取用户u的历史评价数据，包括用户u已评价的所有项目、对每个项目的评分和评价文本，并将评价文本进行向量化；2、将评分大于预设评分阈值的项目组成优势项目集合Du，并构建样本集；3、构建基于RBM的用户偏好特征提取模型；4、构建用户偏好概率模型；5、生成N个新项目并设置类别标签；6、在搜索空间中选取与N个新项目类别标签向量相似度最高的N个项目，构成待推荐项目集合Su；7、计算Su中每个项目的适应值；8、选择Su中适应值最大的前TOPN个项目作为搜索结果。该方法能够有效引导用户进行个性化搜索的方向，尽快帮助用户搜索到用户满意解，从而提高个性化搜索算法的综合性能。