[發明專利]一種個性化內容推薦方法、平臺以及系統

有效

• 申請號: 201110263792.8
• 申請日: 2011-09-07
• 公開（公告）號: CN102982042A
• 公開（公告）日: 2013-03-20
• 發明（設計）人: 陶振武
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京中譽威圣知識產權代理有限公司 11279
• 代理人: 郭振興;彭曉玲

1.一種個性化內容推薦方法，包括：

根據用戶的訪問數據生成用戶第一興趣列表；

對候選文件進行處理形成候選文件列表；其特征在于，還包括：

根據含有所述用戶第一興趣列表中的關鍵詞的其他用戶的興趣列表，對所述用戶第一興趣列表進行興趣擴散形成用戶第二興趣列表；

比較用戶第二興趣列表和候選文件列表之間的相似度，并從大到小排序將TOP-K個候選文件推薦給用戶。

2.根據權利要求1所述的個性化內容推薦方法，其特征在于，所述根據含有所述用戶第一興趣列表中的關鍵詞的其他用戶的興趣列表，對所述用戶第一興趣列表進行興趣擴散形成用戶第二興趣列表，具體包括：

分別計算用戶第一興趣列表中關鍵詞向其他所有用戶推薦關鍵詞的推薦能力；

根據所述關鍵詞的推薦能力形成興趣擴散矩陣；

根據所述興趣擴散矩陣對用戶第一興趣列表進行向量計算，形成用戶第二興趣列表。

3.根據權利要求1或2所述的個性化內容推薦方法，其特征在于，所述根據用戶的訪問數據生成用戶第一興趣列表，具體包括：

建立用戶集合U_i＝{u₁，u₂，...，u_n}，其中，用戶u_i的興趣列表采用向量空間模型表示：

p_i＝((T₁，w_i1)，(T₂，w_i2)，...，(T_k，w_ik))，

其中，w_ij表示用戶u_i第一興趣列表中關鍵詞T_j對于用戶u_i的權重，k表示用戶u_i第一興趣列表之中所有關鍵詞的數量。

4.根據權利要求1或2所述的個性化內容推薦方法，其特征在于，所述對候選文件進行處理形成候選文件列表，具體包括：

建立候選文件集合D＝{d₁，d₂，...，d_n}，其中，候選文件d_j的文件列表采用向量空間模型表示為：

d_j＝{(T₁，w_1j)，(T₂，w_2j)，...，(T_k，w_kj)}，

其中，w_ij表示文件d_j之中關鍵詞T_i在文件d_j之中的權值，k表示文件d_j之中關鍵詞的數量。