[發(fā)明專利]一種網(wǎng)絡(luò)信息的推薦方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201210180009.6 | 申請日: | 2012-05-30 |
| 公開(公告)號: | CN102710773A | 公開(公告)日: | 2012-10-03 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 蘇寧軍;楊志雄;張旭;何勇;余峰;楊孟常 | 申請(專利權(quán))人: | 杭州遙指科技有限公司 |
| 主分類號: | H04L29/08 | 分類號: | H04L29/08;G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 胡彬 |
| 地址: | 310052 浙江省杭州市濱江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
| 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: | 一種 網(wǎng)絡(luò) 信息 推薦 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種網(wǎng)絡(luò)信息的推薦方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:收集用戶的不同屬性信息并存儲到結(jié)構(gòu)化的用戶數(shù)據(jù)表的用戶信息屬性字段;并根據(jù)待推薦信息的不同屬性信息建立與所述用戶信息屬性字段對應(yīng)的具有自定義標識的待推薦信息數(shù)據(jù)表;
S2:根據(jù)用戶信息屬性字段的內(nèi)容獲取用戶期望圖譜,基于所述用戶期望圖譜,通過匹配推薦算法與所述待推薦信息進行關(guān)聯(lián)匹配,從匹配成功的待推薦信息中選取設(shè)定閾值數(shù)目的待推薦信息;
S3:根據(jù)選定的待推薦信息生成推薦信息結(jié)果集。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)信息的推薦方法,其特征在于,所述步驟S2進一步包括,
基于用戶信息屬性字段獲取用戶期望圖譜,與對應(yīng)屬性字段的待推薦信息進行一次信息匹配過濾;
從匹配成功的推薦信息中,基于用戶信息屬性字段再次獲取用戶期望圖譜,與對應(yīng)屬性字段的待推薦信息進行二次匹配,根據(jù)本次匹配成功的屬性字段設(shè)定的權(quán)重,統(tǒng)計待推薦信息與用戶的匹配度并進行排序,從中選取設(shè)定閾值數(shù)目的待推薦信息進行推薦。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)信息的推薦方法,其特征在于,所述步驟S2進一步包括,
基于細分的用戶子集獲取用戶期望圖譜,與所述待推薦信息進行關(guān)聯(lián)匹配,選取與所述細分的用戶子集中用戶匹配的待推薦信息進行推薦。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)信息的推薦方法,其特征在于,所述步驟S2進一步包括,
基于特定用戶信息屬性字段的各功能細項獲取用戶期望圖譜,從待推薦信?息中選定與用戶期望圖譜最接近的初始待推薦信息;
將特定用戶信息屬性字段的各功能細項與初始選定的待推薦信息對應(yīng)屬性字段的各功能細項進行對比,確定存在差異的功能細項,根據(jù)效用函數(shù)計算初始選定的待推薦信息及相近的待推薦信息的差異值,根據(jù)得到的差異值確定最佳推薦信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的網(wǎng)絡(luò)信息的推薦方法,其特征在于,所述效用函數(shù)通過特定屬性字段差異值與超出所述特定屬性字段各功能細項閾值部分的權(quán)重差異求和得到,其中,特定屬性字段差異值通過待推薦信息特定屬性字段值與初始選定的待推薦信息特定屬性字段值求差得到,超出所述特定屬性字段各功能細項閾值部分的權(quán)重差異通過超出所述特定屬性字段各功能細項閾值部分的差異值與各功能細項的權(quán)重值相乘得到。
6.一種網(wǎng)絡(luò)信息的推薦系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括用戶注冊與信息采集單元和推薦單元,所述用戶注冊與信息采集單元用于收集用戶的不同屬性信息并存儲信息到結(jié)構(gòu)化的用戶數(shù)據(jù)表的用戶信息屬性字段;所述推薦單元用于收集待推薦信息的不同屬性信息并存儲到與用戶信息屬性字段對應(yīng)的具有自定義標識的待推薦信息數(shù)據(jù)表,并基于根據(jù)用戶信息屬性字段值獲取的用戶期望圖譜,通過匹配推薦算法與所述待推薦信息進行關(guān)聯(lián)匹配,從匹配成功的待推薦信息中選取設(shè)定閾值數(shù)目的待推薦信息進行推薦。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的網(wǎng)絡(luò)信息的推薦系統(tǒng),其特征在于,所述用戶注冊與采集單元包括用戶身份信息填寫模塊、用戶偏好信息填寫模塊、用戶消費特性信息填寫模塊、用戶興趣偏好信息填寫模塊和用戶注冊模塊,其中,所述用戶身份信息填寫模塊用于收集用戶的個人信息,所述用戶偏好信息填寫模塊用于收集用戶的偏好風格、消費信息,所述用戶消費特性信息填寫模塊用于收?集用戶的每月資費、功能細項消費信息,用戶興趣偏好信息填寫模塊用于收集用戶的興趣愛好信息,所述用戶注冊模塊用于完成用戶賬號注冊。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的網(wǎng)絡(luò)信息的推薦系統(tǒng),其特征在于,所述推薦單元包括用戶信息解析模塊、待推薦信息標識模塊、匹配推薦算法模塊和信息推薦展示模塊,其中,所述用戶信息解析模塊用于解析用戶數(shù)據(jù)表中存儲的用戶信息數(shù)據(jù);所述待推薦信息標識模塊用于根據(jù)待推薦信息的不同屬性信息標記與用戶信息屬性字段對應(yīng)的自定義標識并存儲數(shù)據(jù)到待推薦信息數(shù)據(jù)表;所述匹配推薦算法模塊用于基于用戶期望圖譜通過匹配推薦算法與對應(yīng)的待推薦信息進行關(guān)聯(lián)匹配,從匹配成功的待推薦信息中選取設(shè)定閾值數(shù)目的待推薦信息生成推薦信息結(jié)果集;所述信息推薦展示模塊用于顯示推薦信息結(jié)果集。
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