[發明專利]一種內容推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 201410299024.1
• 申請日: 2014-06-26
• 公開（公告）號: CN104102696A
• 公開（公告）日: 2014-10-15
• 發明（設計）人: 高雪松;于旭;張帥;周翚;胡偉鳳;許麗星;謝杰;王潔
• 申請（專利權）人: 海信集團有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種內容推薦方法及裝置。

背景技術

個性化推薦技術根據用戶行為的歷史記錄挖掘用戶興趣，并推送內容。

個性化推薦中常采用的方法是基于協同過濾的內容推薦方法。該方法的主要思想是利用用戶對于內容的評分，計算內容或者用戶之間的關聯性，再利用這種關聯性推薦。

利用用戶對于內容的評分，計算內容之間的關聯性，從而進行推薦的方法具體如下：以用戶對內容的評分為參考，確定內容之間的關聯性，進而根據內容之間的關聯性對內容進行分組。例如，將所有用戶對某內容的評分的均值作為該內容的分值，將分值相近的內容劃分為一組。假設有用戶對某分組中的某個內容的評分較高，則向該用戶推薦該分組中的其他內容。

利用用戶對于內容的評分，計算用戶之間的關聯性，從而進行推薦的方法具體如下：以用戶對內容的評分為參考，確定用戶之間的關聯性，進而根據用戶之間的關聯性對內容進行分組。例如，將對相同內容的評分接近的用戶劃分為一組。假設有用戶A與用戶B同組，用戶A對內容a、b和c的評分較高，則向同組的用戶B推薦內容a、b和c。

大多數情況下很難獲得用戶的評分，因此無法計算出內容或用戶之間的關聯性，導致無法針對某些用戶進行內容推薦或者無法將某些內容推薦給用戶。

發明內容

本發明的目的是提供一種內容推薦方法及裝置，以解決現有內容推薦方法無法針對某些用戶進行內容推薦或者無法將某些內容推薦給用戶的問題。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種內容推薦方法，包括：

獲取用戶對各內容特性的偏好值和內容的各內容特性所占比例；

根據所述用戶對各內容特性的偏好值和內容的各內容特性所占比例，確定用戶對內容的偏好值；

根據確定的用戶對各內容的偏好值進行內容推薦。

本發明實施例中，不需要根據用戶的評分確定內容或者用戶之間的關聯性，進而利用確定的關聯性進行推薦，而是通過獲取的用戶對各內容特性的偏好值和內容的各內容特性所占比例，確定用戶對內容的偏好值，進而進行內容推薦。即使用戶沒有對某內容進行評分，采用本發明實施例提供的方法也可以確定用戶對內容的偏好值，進而進行內容推薦。

一種內容推薦裝置，包括：

參數獲取模塊，用于獲取用戶對各內容特性的偏好值和內容的各內容特性所占比例；

偏好確定模塊，用于根據所述用戶對各內容特性的偏好值和內容的各內容特性所占比例，確定用戶對內容的偏好值；

內容推薦模塊，用于根據確定的用戶對各內容的偏好值進行內容推薦。

本發明實施例中，不需要根據用戶的評分確定內容或者用戶之間的關聯性，進而利用確定的關聯性進行推薦，而是通過獲取的用戶對各內容特性的偏好值和內容的各內容特性所占比例，確定用戶對內容的偏好值，進而進行內容推薦。即使用戶沒有對某內容進行評分，采用本發明實施例提供的裝置也可以確定用戶對內容的偏好值，進而進行內容推薦。

附圖說明

圖1為本發明實施例提供的方法流程圖；

圖2為本發明實施例提供的裝置示意圖。

具體實施方式

下面將結合附圖，對本發明實施例提供的技術方案進行詳細說明。

本發明實施例提供的內容推薦方法如圖1所示，具體包括如下操作：

步驟100、獲取用戶對各內容特性的偏好值和內容的各內容特性所占比例。

本發明實施例中，內容特性是從內容中提取出來的特性，反映了內容的分類、主題等等。以視頻為例，內容特性可以是視頻的主題分類，例如“愛情”、“友情”、“武俠”等等。

一個內容中可能包括多個內容特性。假設一個視頻中，“愛情”占20％，“友情”占30％，“武俠”占50％。

步驟110、根據獲取的用戶對各內容特性的偏好值和內容的各內容特性所占比例，確定用戶對內容的偏好值。

將用戶u對各內容特性的偏好值用向量p_u表示，并將內容i的各內容特性所占比例用向量q_i表示，兩個向量的點乘結果即為用戶u對內容i的偏好值r_u,i，可以通過如下公式1表示：

r_u,i＝q_i^T·p_u