本發(fā)明公開了一種基于受限玻爾茲曼機(jī)驅(qū)動(dòng)的交互式個(gè)性化搜索方法，包括：1、獲取用戶u的歷史評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，包括用戶u已評(píng)價(jià)的所有項(xiàng)目、對(duì)每個(gè)項(xiàng)目的評(píng)分和評(píng)價(jià)文本，并將評(píng)價(jià)文本進(jìn)行向量化；2、將評(píng)分大于預(yù)設(shè)評(píng)分閾值的項(xiàng)目組成優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目集合Du，并構(gòu)建樣本集；3、構(gòu)建基于RBM的用戶偏好特征提取模型；4、構(gòu)建用戶偏好概率模型；5、生成N個(gè)新項(xiàng)目并設(shè)置類別標(biāo)簽；6、在搜索空間中選取與N個(gè)新項(xiàng)目類別標(biāo)簽向量相似度最高的N個(gè)項(xiàng)目，構(gòu)成待推薦項(xiàng)目集合Su；7、計(jì)算Su中每個(gè)項(xiàng)目的適應(yīng)值；8、選擇Su中適應(yīng)值最大的前TOPN個(gè)項(xiàng)目作為搜索結(jié)果。該方法能夠有效引導(dǎo)用戶進(jìn)行個(gè)性化搜索的方向，盡快幫助用戶搜索到用戶滿意解，從而提高個(gè)性化搜索算法的綜合性能。