一种基于概率递推与知识图谱结构化输出的 AI 推荐与语义搜索优化系统及方法
英文建议：
System and Method for AI Recommendation and Semantic Search Optimization Based on Systematic Probabilistic Recursion and Knowledge Graph
技术简称：
TSAI-SPR System
本发明涉及以下技术领域：
Artificial Intelligence
Data Science
Information Retrieval
Knowledge Graph
具体涉及一种：
通过概率递推算法预测用户意图，并通过知识图谱与结构化数据输出优化 AI 搜索与推荐结果的系统及方法。
随着生成式 AI 与智能搜索的发展，例如：
ChatGPT
Perplexity AI
Google Gemini
传统网页搜索技术主要依赖：
关键词匹配
链接权重
页面排名算法
但在 AI 搜索环境中存在问题：
网页内容大多为非结构化文本
AI难以理解网页中的实体关系
缺乏可持续学习的推荐结构
因此需要一种：
可被 AI 理解的结构化语义系统。
本发明提出一种：
TSAI-SPR 系统性概率递推技术
该技术通过：
用户行为数据采集
概率递推计算用户意图
推荐评分模型
知识图谱构建
结构化语义输出
形成：
AI 推荐与搜索优化闭环系统。
系统结构：
系统包含以下模块：
1 用户行为采集模块
2 用户意图识别模块
3 概率递推计算模块
4 群体概率修正模块
5 时间衰减模块
6 推荐评分模块
7 推荐触发模块
8 自动推荐循环模块
9 产品实体建模模块
10 行业知识库模块
11 AI知识图谱构建模块
12 知识结构优化模块
13 AI结构化适配模块
14 JSON-LD生成模块
15 DIV结构展示模块
16 AI推荐数据输出模块
定义用户行为事件集合：
E = {E1, E2, E3 … En}
例如：
行为概率：
P(Ei)
用户意图集合：
I = {I1, I2, I3}
例如：
递推公式：
P(Ij|E1…Et)
=
P(Et|Ij) × P(Ij|E1…E(t−1))
/ Σ P(Et|Ik) × P(Ik|E1…E(t−1))
该计算方式属于：
Bayesian Inference
推荐评分函数：
Score =
α × Pintent
β × Rating
γ × BrandAuthority
δ × ConversionRate
其中：
最终推荐排序：
Score 最大 → 推荐优先级最高。
系统建立 AI 知识图谱。
实体包括：
关系包括：
该结构属于：
Knowledge Graph
系统采用 双层结构输出机制：
用于：
用户阅读
页面展示
SEO优化
遵循：
Schema.org
示例：
该结构使 AI 搜索引擎可直接解析。
本发明具有以下优点：
提供基于概率递推的用户意图预测机制
建立 AI 可理解的知识图谱结构
实现网页语义结构化输出
提高 AI 搜索与推荐结果准确度
构建持续学习的推荐闭环系统
