[發明專利]一種個性化信息推薦的方法、裝置及信息處理系統

在審

• 申請號: 201110219862.X
• 申請日: 2011-08-02
• 公開（公告）號: CN102915307A
• 公開（公告）日: 2013-02-06
• 發明（設計）人: 賀鵬程;周杰龍;楊志峰
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02;H04L29/08
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所 44237
• 代理人: 張全文

技術領域

本發明屬于信息處理領域，尤其涉及一種個性化信息推薦的方法、裝置及信息處理系統。

背景技術

協同過濾技術是目前應用最廣泛的個性化推薦技術之一。現有的協同過濾技術主要根據所推薦的物品本身所產生的用戶相似關系或物品相似關系進行推薦，例如：商品推薦僅使用用戶購買該商品的歷史行為記錄，并由此構成用戶的相似關系和商品之間的關聯關系，最后將這些關系用于推薦。

然而，由于現有技術所利用的用戶歷史數據信息僅來源于推薦物品本身，容易導致用戶一物品評分矩陣中的數據稀疏，影響推薦結果的準確性。特別的，僅使用用戶對推薦物品本身的歷史數據所生成的用戶或者物品相似關系矩陣難以準確反映用戶或者物品之間的相似關系。

發明內容

本發明實施例提供一種個性化信息推薦的方法，旨在解決現有技術容易產生數據稀疏性以及難以準確反映用戶或者物品之間相似關系的問題。

本發明實施例是這樣實現的，一種個性化信息推薦的方法，所述方法包括：

獲取SNS用戶間的交互記錄和SNS用戶對物品的使用記錄；

根據所述交互記錄，計算SNS用戶間的相似度，并根據計算得到的相似度劃分用戶相似群；

根據所述使用記錄，計算SNS用戶對所述物品的評分值；

根據所述用戶相似群中其他用戶對其使用物品的評分值來預測目標用戶對所述物品的評分值；

將預測評分值最高的前N項物品推薦給所述目標用戶，所述N大于等于1。

本發明實施例的另一目的在于提供一種個性化信息推薦的裝置，所述裝置包括：

信息獲取單元，用于獲取SNS用戶間的交互記錄和SNS用戶對物品的使用記錄；

相似度計算單元，用于根據所述交互記錄，計算SNS用戶間的相似度，并根據計算得到的相似度劃分用戶相似群；

評分值計算單元，用于根據所述使用記錄，計算SNS用戶對所述物品的評分值；

評分值預測單元，用于根據所述用戶相似群中其他用戶對其使用物品的評分值來預測目標用戶對所述物品的評分值；

信息推薦單元，用于將預測評分值最高的前N項物品推薦給所述目標用戶，所述N大于等于1。

本發明實施例的再一目的在于提供一種信息處理系統，所述信息處理系統包括所述個性化信息推薦裝置。

從上述方案中可以看出，本發明通過SNS用戶間的交互記錄計算SNS用戶間的相似度，根據計算得到的相似度劃分用戶相似群，通過SNS用戶對物品的使用記錄來計算SNS用戶對所述物品的評分值，并根據所述用戶相似群和評分值進行個性化信息推薦，解決了用戶-物品評分矩陣中的數據稀疏性問題，提高了推薦結果的準確性。而且，所述用戶相似群中的用戶為目標用戶在SNS中的好友，從而可準確反映用戶間的相似關系，增強目標用戶對推薦結果的可信度，使得個性化信息推薦對用戶具有更大的參考價值，提高用戶的滿意度。

附圖說明

圖1是本發明實施例一提供的個性化信息推薦方法的實現流程圖；

圖2是本發明實施例二提供的個性化信息推薦方法的實現流程圖；

圖3是本發明實施例三提供的個性化信息推薦裝置的組成結構圖。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

本發明實施例通過SNS用戶間的交互記錄計算SNS用戶間的相似度，根據計算得到的相似度劃分用戶相似群，通過SNS用戶對物品的使用記錄來計算SNS用戶對所述物品的評分值，并根據所述用戶相似群和評分值進行個性化信息推薦，解決了用戶-物品評分矩陣中的數據稀疏性問題，提高了推薦結果的準確性。而且，所述用戶相似群中的用戶為目標用戶在SNS中的好友，從而可準確反映用戶間的相似關系，增強目標用戶對推薦結果的可信度，使得個性化信息推薦對用戶具有更大的參考價值，提高用戶的滿意度。

為了說明本發明所述的技術方案，下面通過具體實施例來進行說明。

實施例一：

圖1示出了本發明實施例一提供的個性化信息推薦方法的實現流程，該方法過程詳述如下：

在步驟S101中，獲取SNS用戶間的交互記錄和SNS用戶對物品的使用記錄。