[發(fā)明專利]自動更新用戶興趣模型方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201210168870.0 | 申請日: | 2012-05-28 |
| 公開(公告)號: | CN103455485A | 公開(公告)日: | 2013-12-18 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 劉欣 | 申請(專利權(quán))人: | 中興通訊股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 深圳市世紀(jì)恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 44287 | 代理人: | 胡海國 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳市南山*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 自動更新 用戶 興趣 模型 方法 裝置 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種自動更新用戶興趣模型方法及其裝置。
背景技術(shù)
目前,人們常常利用搜索引擎輸入關(guān)鍵字后搜索信息的方式來獲取網(wǎng)絡(luò)信息。但是,這種基于關(guān)鍵字查詢的方式命中率低,且其難以滿足不同目的、不同背景和不同時期的查詢請求,無法自動調(diào)整以迎合每個用戶的瀏覽興趣以及為用戶實時地自動推薦頁面,從而不能迅速地為用戶提供其所需要的服務(wù)。另一方面,隨著推送信息的誕生,用戶經(jīng)常會收到不需要的垃圾推送消息,這種不區(qū)分用戶興趣的消息推送嚴(yán)重干擾了用戶的生活,導(dǎo)致提供推送服務(wù)的商家也無法達(dá)到其使用推廣服務(wù)的目的。
個性化服務(wù)技術(shù)能夠有效地解決上述問題,其核心是匹配用戶的需求,因此如何解決用戶興趣模型的建立和更新技術(shù)成為了個性化服務(wù)的關(guān)鍵。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的是提供一種自動更新用戶興趣模型方法及裝置,以為用戶提供符合其興趣的個性化服務(wù)。
本發(fā)明提出一種自動更新用戶興趣模型方法,包括:
根據(jù)當(dāng)前的用戶興趣模型過濾推送消息并顯示給用戶;
獲取用戶瀏覽推送消息后的反饋數(shù)據(jù),分析所述反饋數(shù)據(jù)后自動更新用戶興趣模型。
優(yōu)選地,所述根據(jù)當(dāng)前的用戶興趣模型過濾推送消息并顯示給用戶的步驟之前還包括:
接收用戶輸入的興趣關(guān)鍵詞和各個所述興趣關(guān)鍵詞的權(quán)重;
利用向量空間模型法將用戶興趣表示為向量,建立用戶初始興趣模型。
優(yōu)選地,所述用戶的反饋包括正反饋和負(fù)反饋,當(dāng)用戶反饋對推送消息有興趣時為所述正反饋,當(dāng)用戶反饋對推送消息沒有興趣時為所述負(fù)反饋。
優(yōu)選地,所述分析反饋數(shù)據(jù)后自動更新用戶興趣模型的步驟具體包括:
當(dāng)用戶的反饋為所述正反饋時,采用公式更新用戶興趣模型;
當(dāng)用戶的反饋為所述負(fù)反饋時,采用公式更新用戶興趣模型;
其中,為新的用戶興趣向量,為舊的用戶興趣向量,為反饋文檔的向量表示,α為舊的用戶興趣向量權(quán)重,β為正反饋權(quán)重,γ為負(fù)反饋權(quán)重,且α+β=1,α+γ=1。
優(yōu)選地,所述分析用戶的反饋后自動更新用戶興趣模型的步驟之后還包括:
當(dāng)用戶離線時,利用獲取到的所有反饋,利用預(yù)設(shè)的公式更新所述用戶興趣模型。
本發(fā)明還提出一種用于自動更新用戶興趣模型的裝置,包括:
過濾模塊,用于根據(jù)當(dāng)前的用戶興趣模型過濾推送消息并顯示給用戶;
更新模塊,用于接受用戶瀏覽推送消息后的反饋,根據(jù)用戶的反饋自動更新用戶興趣模型。
優(yōu)選地,所述裝置還包括:
輸入模塊,用于接收用戶輸入的興趣關(guān)鍵詞和各個所述興趣關(guān)鍵詞的權(quán)重;
構(gòu)建模塊,用于利用向量空間模型法將用戶興趣表示為向量,建立用戶初始興趣模型。
優(yōu)選地,所述用戶的反饋包括正反饋和負(fù)反饋,當(dāng)用戶反饋對推送消息有興趣時為所述正反饋,當(dāng)用戶反饋對推送消息沒有興趣時為所述負(fù)反饋。
優(yōu)選地,所述更新模塊具體用于:
當(dāng)用戶的反饋為所述正反饋時,采用公式更新用戶興趣模型;
當(dāng)用戶的反饋為所述負(fù)反饋時,采用公式更新用戶興趣模型;
其中,為新的用戶興趣向量,為舊的用戶興趣向量,為反饋文檔的向量表示,α為舊的用戶興趣向量權(quán)重,β為正反饋權(quán)重,γ為負(fù)反饋權(quán)重,且α+β=1,α+γ=1。
優(yōu)選地,所述裝置還包括離線更新模塊,用于:
當(dāng)用戶離線時,利用獲取到的所有反饋,利用預(yù)設(shè)的公式更新所述用戶興趣模型。
本發(fā)明提供的自動更新用戶興趣模型方法及裝置,通過用戶興趣模型過濾掉非用戶興趣的消息,并根據(jù)用戶的反饋自動地更新用戶興趣模型,從而為用戶提供更好的個性化服務(wù),提高搜索效率。
附圖說明
圖1為本發(fā)明提供的自動更新用戶興趣模型一實施例的流程示意圖;
圖2為本發(fā)明提供的自動更新用戶興趣模型另一實施例的流程示意圖;
圖3為本發(fā)明提供的用于自動更新用戶興趣模型的裝置一實施例的結(jié)構(gòu)示意圖;
圖4為本發(fā)明提供的用于自動更新用戶興趣模型的裝置另一實施例中的結(jié)構(gòu)示意圖;
圖5為本發(fā)明提供的用于自動更新用戶興趣模型的裝置又一實施例中的結(jié)構(gòu)示意圖。
本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結(jié)合實施例,參照附圖做進(jìn)一步說明。
具體實施方式
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