[發(fā)明專利]在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法、系統(tǒng)以及裝置、電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610149438.5
• 申請(qǐng)日: 2016-03-16
• 公開（公告）號(hào): CN107203518A
• 公開（公告）日: 2017-09-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉通
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30;G06Q30/06;G06Q30/02
• 代理公司: 北京市清華源律師事務(wù)所11441
• 代理人: 沈泳,李贊堅(jiān)

1.一種在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法，其特征在于，包括：

接收訪問(wèn)用戶的訪問(wèn)請(qǐng)求，并提取所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)，以及當(dāng)前用戶模型，提供個(gè)性化推薦信息；

實(shí)時(shí)搜集所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)、為所述訪問(wèn)用戶提供的所述個(gè)性化推薦信息、所述訪問(wèn)用戶作出反饋操作的所述個(gè)性化推薦信息以及所做的反饋操作，并形成新增用戶模型訓(xùn)練條目；

將所述新增用戶模型訓(xùn)練條目加入訓(xùn)練樣本集；

以當(dāng)前訓(xùn)練樣本集進(jìn)行用戶模型訓(xùn)練；

所述用戶模型訓(xùn)練完成后，將所獲得的更新的用戶模型作為當(dāng)前用戶模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法，其特征在于：

所述用戶特征數(shù)據(jù)至少包括：用戶身份標(biāo)識(shí)，并包括下列任何用戶特征數(shù)據(jù)中的至少一個(gè)：性別，年齡，交易記錄。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法，其特征在于：

所述個(gè)性化推薦信息包括下列個(gè)性化推薦實(shí)體的至少一種：商品、店鋪、品牌。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法，其特征在于：

所述訪問(wèn)用戶作出反饋操作包括如下操作之一：點(diǎn)擊，訪問(wèn)，點(diǎn)贊，收藏，預(yù)定，購(gòu)買。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法，其特征在于：

所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)條目中還包括以下數(shù)據(jù)的一種或者兩種：獲取該記錄的時(shí)間點(diǎn)、資源位信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法，其特征在于，將積累的所述新增用戶模型訓(xùn)練條目加入訓(xùn)練樣本集之后，所述以當(dāng)前訓(xùn)練樣本集進(jìn)行用戶模型訓(xùn)練的步驟之前，執(zhí)行下述步驟：

判斷所述新增用戶模型訓(xùn)練樣本是否達(dá)到預(yù)定的閾值；若是，則進(jìn)入下一步驟。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法，其特征在于：所述用戶模型訓(xùn)練采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法，其特征在于，所述機(jī)器學(xué)習(xí)方法采用邏輯回歸方法或者梯度提升決策樹方法。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法，其特征在于，所述新增用戶模型訓(xùn)練條目采用日志方式記錄。

10.一種在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的裝置，其特征在于，包括：

用戶特征數(shù)據(jù)提取單元，用于接收訪問(wèn)用戶的訪問(wèn)請(qǐng)求，并提取所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)；

個(gè)性化推薦信息提供單元，用于根據(jù)所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)，以及當(dāng)前用戶模型，提供個(gè)性化推薦信息；

用戶模型訓(xùn)練條目形成單元，用于實(shí)時(shí)搜集所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)、為所述訪問(wèn)用戶提供的所述個(gè)性化推薦信息、所述訪問(wèn)用戶作出反饋操作的所述個(gè)性化推薦信息以及所做的反饋操作，并形成新增用戶模型訓(xùn)練條目；

訓(xùn)練樣本集搜集單元，用于將所述新增用戶模型訓(xùn)練條目加入訓(xùn)練樣本集；

用戶模型訓(xùn)練單元，用于以當(dāng)前訓(xùn)練樣本集進(jìn)行用戶模型訓(xùn)練；

用戶模型更新單元，用于在所述用戶模型訓(xùn)練完成后，將所獲得的更新的用戶模型作為當(dāng)前用戶模型。

11.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括：

顯示器；

處理器；

存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法的程序，該設(shè)備通電并運(yùn)行該在線系統(tǒng)個(gè)性化推薦的方法的程序后，執(zhí)行下述步驟：

接收訪問(wèn)用戶的訪問(wèn)請(qǐng)求，并提取所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)，以及當(dāng)前用戶模型，提供個(gè)性化推薦信息；

實(shí)時(shí)搜集所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)、為所述訪問(wèn)用戶提供的所述個(gè)性化推薦信息、所述訪問(wèn)用戶作出反饋操作的所述個(gè)性化推薦信息以及所做的反饋操作，并將為訪問(wèn)用戶的一次訪問(wèn)-推薦過(guò)程形成的上述內(nèi)容組合為一條新增的用戶模型訓(xùn)練條目；

將所述新增的用戶模型訓(xùn)練條目加入訓(xùn)練樣本集；

以當(dāng)前訓(xùn)練樣本集進(jìn)行用戶模型訓(xùn)練；

所述用戶模型訓(xùn)練完成后，將所獲得的更新的用戶模型作為當(dāng)前用戶模型。

12.一種在線個(gè)性化推薦的系統(tǒng)，其特征在于，包括：在線子系統(tǒng)、離線子系統(tǒng)；

所述在線子系統(tǒng)，用于接收用戶的訪問(wèn)請(qǐng)求，并提取用戶特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所提取的用戶特征數(shù)據(jù)以及當(dāng)前用戶模型，向提出訪問(wèn)請(qǐng)求的用戶提供個(gè)性化推薦實(shí)體；以及，實(shí)時(shí)搜集所述訪問(wèn)用戶的用戶特征數(shù)據(jù)、為所述訪問(wèn)用戶提供的所述個(gè)性化推薦信息、所述訪問(wèn)用戶對(duì)所述個(gè)性化推薦信息的反饋信息，形成新增用戶模型訓(xùn)練條目并發(fā)送；以及，接收所述離線子系統(tǒng)提供的更新的用戶模型；

所述離線子系統(tǒng)，接收所述在線子系統(tǒng)發(fā)送的新增用戶模型訓(xùn)練條目，并將所述新增用戶模型訓(xùn)練條目加入當(dāng)前訓(xùn)練樣本集；采用所述當(dāng)前訓(xùn)練樣本集進(jìn)行用戶模型訓(xùn)練，將訓(xùn)練完成獲得的更新的用戶模型向外發(fā)送。