[發(fā)明專利]用于處理推薦請求的方法和推薦引擎有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201580081732.0 | 申請日： | 2015-07-16 |
| 公開（公告）號： | CN107851263B | 公開（公告）日： | 2022-07-15 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 凱瑟琳·努赫拉·齊娜 | 申請（專利權(quán)）人： | B2云 |
| 主分類號： | G06Q30/02 | 分類號： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人： | 王小衡;任慶威 |
| 地址： | 法國*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
| 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： | 用于 處理 推薦 請求 方法 引擎 | ||
本發(fā)明涉及一種用于處理來自連接到推薦平臺(2)的設(shè)備(1)的用戶的推薦請求的方法，推薦平臺(2)還連接到引用多個項的至少一個項服務(wù)器(3)、連接到至少一個內(nèi)部評級服務(wù)器(4)并且連接到至少一個外部評級服務(wù)器(5)，平臺(2)包括存儲所述用戶的偏好配置文件的存儲單元(22)和處理單元(21)，該方法的特征在于其包括通過處理單元(21)執(zhí)行以下步驟：(a)從設(shè)備(1)接收包括請求的項的至少一個屬性、用戶的標識符和時間長度的推薦請求；(b)選擇由項服務(wù)器(3)引用的項的匹配所述屬性和用戶的偏好配置文件的子集；(c)根據(jù)用戶的偏好配置文件和由所述內(nèi)部評級服務(wù)器(4)和所述外部評級服務(wù)器(5)提供的分數(shù)來確定所述子集的項的初始排序；(d)動態(tài)地更新所述初始排序；(e)當所述時間界限結(jié)束時或者當用戶請求中斷更新時，將當前排序作為最終排序發(fā)送到設(shè)備(1)。本發(fā)明還涉及一種用于執(zhí)行所述方法的系統(tǒng)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明的領(lǐng)域是推薦引擎的領(lǐng)域。
更具體地，本發(fā)明涉及一種用于處理推薦請求的方法。
背景技術(shù)
推薦引擎是旨在例如根據(jù)用戶過去的選擇來自動識別能夠使用戶感興趣的項/內(nèi)容的實時信息過濾系統(tǒng)。
這樣的系統(tǒng)特別被使用在“企業(yè)對消費者”(B2C)背景中，例如以增加電子商務(wù)平臺的銷售額。
已知推薦引擎因此提出：
-預(yù)測用戶對給定項的分數(shù)；
-對項進行排序以便對它們進行比較。
在這樣的B2C背景中，推薦引擎的最重要特征是反應(yīng)性，即，系統(tǒng)考慮用戶偏好、與系統(tǒng)的互動、等等的及時性。
這樣的以用戶為中心的推薦系統(tǒng)被稱為“基于記憶”的，因為評級數(shù)據(jù)庫被永久維持以便被直接用于向活躍用戶生成推薦。對比之下，在“基于模型”的系統(tǒng)中，即以項為中心，數(shù)據(jù)被離線預(yù)處置。當服務(wù)由用戶運行時，“學(xué)習(xí)”模型用于預(yù)測。
然而，在“企業(yè)對企業(yè)”(B2B)背景中，其中推薦的收件人不是消費者，要求是大不相同的。
具體地，引擎應(yīng)當使優(yōu)先于反應(yīng)性的推薦的質(zhì)量、可信度和透明度最大化。此外，引擎應(yīng)當確保針對噪聲、損壞數(shù)據(jù)和電子垃圾的良好彈性。
已知B2B引擎例如被描述在歐洲專利申請EP2466496或EP1014282中。
然而，已知引擎仍然要求改進(優(yōu)先于反應(yīng)性)它們的結(jié)果的質(zhì)量或可靠性，并且遭受被稱為“冷啟動”的現(xiàn)象：這些引擎需要巨大量數(shù)據(jù)來開始有性能。此外，當僅僅幾個項已經(jīng)由用戶評級時，已知推薦引擎很可能使用在可用項上的偽評級或默認投票，其可能產(chǎn)生不信任。
因此，存在對克服這些缺陷的改進的推薦引擎的強烈需要。
發(fā)明內(nèi)容
出于這些目的，本發(fā)明提供了一種用于處理來自通過公共網(wǎng)絡(luò)連接到推薦平臺的設(shè)備的用戶的推薦請求的方法，所述推薦平臺還通過安全網(wǎng)絡(luò)連接到引用多個項的至少一個項服務(wù)器并且連接到至少一個內(nèi)部評級服務(wù)器，所述推薦平臺還通過公共網(wǎng)絡(luò)連接到至少一個外部評級服務(wù)器，所述平臺包括存儲所述用戶的偏好配置文件的存儲單元和處理單元，
所述方法的特征在于其包括通過所述處理單元執(zhí)行以下步驟：
(a)從所述設(shè)備接收包括請求的項的至少一個屬性、所述用戶的標識符和時間長度的所述推薦請求；
(b)選擇由所述項服務(wù)器引用的所述項的匹配所述屬性和所述用戶的所述偏好配置文件的子集；
(c)根據(jù)所述用戶的所述偏好配置文件和由所述內(nèi)部評級服務(wù)器和所述外部評級服務(wù)器提供的分數(shù)來確定所述子集的所述項的初始排序；
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