[發明專利]一種基于對象標簽的通用推薦方法及系統

有效

• 申請號: 201310080076.5
• 申請日: 2013-03-13
• 公開（公告）號: CN103177093A
• 公開（公告）日: 2013-06-26
• 發明（設計）人: 薛曄偉;何平
• 申請（專利權）人: 北京開心人信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 郭智

技術領域

本發明涉及互聯網信息挖掘領域，特別涉及一種基于對象標簽的通用推薦方法及系統。

背景技術

現有的非個性化推薦方法主要是熱點推薦和手工推薦兩種，兩者都是將推薦結果不加區分的推薦給所有用戶，前者的結果來源于大多數用戶的選擇，后者的結果則依賴人工選擇。

現有的個性化推薦系統主要分為如下幾個不同的體系：

統計體系：這個體系通過挖掘用戶的年齡、地址、收入等社會化信息，將目標對象直接推薦給合適的人。例如，部分個性化廣告產品、大多數的廣告郵件等。

優點：方法簡單，計算量小；

缺點：1.必須事先對待推薦對象同樣做分類映射，如果實體數量較多，會面臨映射代價大和精度低的問題；2.用戶信息獲取困難，可信度低，用戶抵觸大；3.推薦精度低，效果差。

分類體系：這個體系設定一些用戶興趣的類目，在用戶注冊或首次使用產品的時候，要求用戶從中選擇幾個感興趣的類目，然后按照對象的類目（手動或自動生成）以對應方式推薦給用戶。例如，多數郵件服務商提供的訂閱服務、部分互聯網興趣圖譜產品等。

優點：1.適合“冷啟動問題”，新用戶也能得到推薦；2.用戶參與少，抵觸小；

缺點：1.必須事先對待推薦對象同樣做分類映射，如果實體數量較多，會面臨映射代價大和精度低的問題；2.靈活性不夠，不能正確反映用戶興趣的變化，導致推薦結果過于僵硬；3.類目數量受到限制，不能對用戶興趣進行稍細致的描述，導致推薦結果不夠精準。

從眾體系：這個體系的方法利用用戶和實體之間產生的直接關聯，采用協同過濾、用戶聚類等從眾方法，將用戶可能感興趣、但尚未發生關聯的待推薦對象和該用戶關聯起來。簡單來說，此類方法就是依賴與待推薦用戶行為模式非常相似的一大群其他用戶的共同選擇做出推薦。例如，電商網站提供的“購買了xx的用戶還購買了xx”等推薦服務，如下圖所示：

優點：1.對從眾性的用戶和實體往往能夠取得不錯的推薦結果；2.不依賴其他數據，開銷小；

缺點：1.對小眾用戶的推薦不好；2.數據無法復用或通用，每個領域的數據僅僅能夠應用于該領域本身。

發明內容

本發明的目的是針對上述問題，提出一種基于對象標簽的通用推薦方法及系統，克服傳統技術中的缺陷，既可以為用戶提供其感興趣的產品和內容，提升用戶滿意度和網站點擊率，又可以為商業用戶提供精準的廣告投放，提升廣告效果。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于對象標簽的推薦方法，包括：

獲取用戶標簽和候選推薦對象標簽；

獲取所述用戶標簽和所述候選推薦對象標簽之間的相關性；

根據所述相關性選擇候選推薦對象推薦給用戶。

可選的，在本發明一實施例中，所述獲取所述用戶標簽和所述候選推薦對象標簽之間的相關性的步驟包括：

根據標簽空間向量距離公式獲取所述用戶標簽和所述候選推薦對象標簽之間的相關性；所述標簽空間向量距離公式為：