[發(fā)明專利]一種信息推薦方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310469257.7
• 申請日: 2013-10-10
• 公開（公告）號: CN103559206B
• 公開（公告）日: 2017-08-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭巧玲;楊劼;岳麓
• 申請（專利權(quán)）人: TCL集團(tuán)股份有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 深圳市君勝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)44268
• 代理人: 王永文,劉文求

1.一種信息推薦方法，其特征在于，包括步驟：

A、獲取與正在播放的節(jié)目相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息，并對獲取到的各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息按照正在播放的節(jié)目的要素特征類別進(jìn)行分類，統(tǒng)計(jì)分類后的各類別推薦信息的信息條數(shù)及信息發(fā)布時(shí)間；

B、綜合信息條數(shù)及信息發(fā)布時(shí)間計(jì)算出正在播放的節(jié)目的要素特征權(quán)重；

C、從獲取的推薦信息中提取出信息特征及信息特征權(quán)重，根據(jù)正在播放的節(jié)目的要素特征及要素特征權(quán)重與推薦信息的信息特征及信息特征權(quán)重計(jì)算出推薦信息與正在播放的節(jié)目的相似度，并按照基于相似度的排序策略對各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息進(jìn)行排序；

D、根據(jù)正在播放的節(jié)目的要素特征權(quán)重計(jì)算各類別推薦信息的數(shù)量，并按照各類別推薦信息的數(shù)量及各要素特征類別對應(yīng)各網(wǎng)絡(luò)來源所占比例，從各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息中提取出相應(yīng)數(shù)量的推薦信息，并向用戶推薦提取出的推薦信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述步驟A具體包括：

A1、獲取正在播放的節(jié)目的簡介信息，對正在播放的節(jié)目的簡介信息進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，提取出正在播放的節(jié)目的要素特征；

A2、獲取與正在播放的節(jié)目相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息；

A3、按照正在播放的節(jié)目的要素特征類別對獲取到的各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息進(jìn)行分類；

A4、統(tǒng)計(jì)分類后的各類別推薦信息的信息條數(shù)及信息發(fā)布時(shí)間。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述步驟B中，要素特征權(quán)重的計(jì)算公式為：

，，；

其中，為正在播放的節(jié)目第i類的要素特征的權(quán)重值，、為0~1之間的參數(shù)，為正在播放的節(jié)目第i類的推薦信息的信息條數(shù)，為數(shù)量衰減參數(shù)，為時(shí)間衰減參數(shù)，是推薦信息的信息發(fā)布時(shí)間，是當(dāng)前時(shí)間。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述步驟C具體包括：

C1、從獲取的推薦信息中提取出各推薦信息的信息特征，然后計(jì)算出各信息特征權(quán)重；

C2、按照相似度算法計(jì)算出各條推薦信息與正在播放的節(jié)目的相似度，然后按照基于相似度的排序策略對各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息進(jìn)行排序；

C3、判斷各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息的信息條數(shù)是否超過一預(yù)定閥值，當(dāng)是時(shí)，將排列在后的推薦信息剔除得到各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息的推薦列表，使各推薦列表的信息條數(shù)保持在預(yù)定閥值范圍內(nèi)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的信息推薦方法，其特征在于，所述步驟C2中，所述相似度算法公式如下：

，；

其中，是第i個(gè)正在播放的節(jié)目的特征，是第j個(gè)推薦信息的特征，是特征的第k個(gè)要素特征的權(quán)重，是特征的第k個(gè)信息特征的權(quán)重，k為1到n之間的整數(shù)，n為特征、的特征數(shù)量， 是第i個(gè)正在播放的節(jié)目的信息發(fā)布時(shí)間，是第j個(gè)推薦信息的信息發(fā)布時(shí)間，是熱門度衰減因子，是推薦信息的點(diǎn)擊數(shù)，是間隔衰減因子。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的信息推薦方法，其特征在于，所述步驟D具體包括步驟：

D1、計(jì)算每個(gè)要素特征類別的推薦信息中不同網(wǎng)絡(luò)來源所占的比例；

D2、按照要素特征權(quán)重及預(yù)設(shè)的總推薦列表長度計(jì)算各要素特征類別的推薦數(shù)量；

D3、按照各要素特征類別的推薦數(shù)量以及每個(gè)要素特征類別的推薦信息中不同網(wǎng)絡(luò)來源所占比例，計(jì)算出從各推薦列表中所需提取各網(wǎng)絡(luò)來源的推薦信息數(shù)量。

7.一種信息推薦系統(tǒng)，其特征在于，包括：

分類統(tǒng)計(jì)模塊，用于獲取與正在播放的節(jié)目相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息，并對獲取到的各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息按照正在播放的節(jié)目的要素特征類別進(jìn)行分類，統(tǒng)計(jì)分類后的各類別推薦信息的信息條數(shù)及信息發(fā)布時(shí)間；

要素特征權(quán)重計(jì)算模塊，用于綜合信息條數(shù)及信息發(fā)布時(shí)間計(jì)算出正在播放的節(jié)目的要素特征權(quán)重；

相似度計(jì)算模塊，用于從獲取的推薦信息中提取出信息特征及信息特征權(quán)重，根據(jù)正在播放的節(jié)目的要素特征及要素特征權(quán)重與推薦信息的信息特征及信息特征權(quán)重計(jì)算出推薦信息與正在播放的節(jié)目的相似度，并按照基于相似度的排序策略對各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息進(jìn)行排序；

信息推薦模塊，用于根據(jù)正在播放的節(jié)目的要素特征權(quán)重計(jì)算各類別推薦信息的數(shù)量，并按照各類別推薦信息的數(shù)量及各要素特征類別對應(yīng)各網(wǎng)絡(luò)來源所占比例，從各網(wǎng)絡(luò)來源推薦信息中提取出相應(yīng)數(shù)量的推薦信息，并向用戶推薦提取出的推薦信息。