[發明專利]信息推薦方法及系統

在審

• 申請號: 201611140338.2
• 申請日: 2016-12-12
• 公開（公告）號: CN106777067A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 許春玲;李明齊
• 申請（專利權）人: 中國科學院上海高等研究院
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 上海光華專利事務所31219
• 代理人: 徐秋平

技術領域

本發明涉及信息推薦領域，特別是涉及信息推薦方法及系統。

背景技術

社會覆蓋面極廣、在線活躍用戶數量龐大的流式信息服務稱為公眾性流式信息服務，公眾性流式信息服務的典型代表為各類媒體直播服務。公眾性流式信息服務的推薦面臨以下問題：1)必須在內容的在線周期內推薦，從而避免將下線內容推薦給用戶；2)必須將內容推薦給合適的用戶個體，從而避免對其他用戶群體造成干擾。

可見，對于公眾性流式信息服務的推薦，需要能夠同時保證時效性和兼顧不同用戶個體的個性化需求的新技術。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供信息推薦方法及系統，用于解決現有技術中公眾性流式信息服務的推薦無法保證時效性，以及無法兼顧不同用戶個體的個性化需求等問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種信息推薦方法，包括：按照預設時間間隔切割讀入的多個采樣數據流以得到多個采樣數據切片；定義一個或多個用戶行為場景，所述每個用戶行為場景包括至少一個和/或至少一類用戶行為事件；分別從每個所述采樣數據切片的數據中甄選出符合所述用戶行為場景的部分以組成場景快照；將所述場景快照作為場景模擬模型的輸入，從而得到所述場景模擬模型輸出的場景畫像；將所述場景畫像與預設推薦結果進行匹配，若匹配成功，則將所述預設推薦結果確定為推薦信息。

于本發明一實施例中，當定義了一個或多個用戶行為場景時，所述一個或多個用戶行為場景構成行為模式，所述行為模式中的某個用戶行為場景的場景畫像是由所述某個用戶行為場景的場景快照和前一個用戶行為場景的場景畫像共同作為所述場景模擬模型的輸入，并經所述場景模擬模型的輸出得到的，所述方法還包括：將最終得到的場景畫像與所述預設推薦結果進行匹配，若匹配成功，則將所述預設推薦結果確定為推薦信息。

于本發明一實施例中，所述場景模擬模型包括多個，每個用于針對一種特征信息進行場景模擬。

于本發明一實施例中，所述場景模擬模型包括：有監督學習模型、和/或無監督學習模型。

于本發明一實施例中，所述無監督學習模型包括：深度學習模型。

于本發明一實施例中，所述深度學習模型是根據反向傳播算法建立的。

于本發明一實施例中，每個所述采樣數據流包括一類用戶行為事件數據，所述多個采樣數據切片包括與所述多個采樣數據流分別一一對應的多個所述用戶行為事件的部分數據。

于本發明一實施例中，每類所述用戶行為事件數據包括多個所述用戶行為事件數據，每個所述用戶行為事件數據包括：時間戳、用于標識產生相應的行為事件的對象的用戶標識、及相應的行為事件的采樣數據。

于本發明一實施例中，在將所述場景快照輸入所述場景模擬模型之前，所述方法還包括：將所述場景快照包含的各個用戶行為事件數據按照時間順序排序，并依序輸入所述場景模擬模型。

于本發明一實施例中，所述預設推薦結果包括多個，所述匹配包括：分別計算所述場景畫像與每個所述預設推薦結果的相關度，將所述相關度最大的預設推薦結果確定為推薦信息。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種信息推薦系統，包括：數據切片模塊，用于按照預設時間間隔切割讀入的多個采樣數據流以得到多個采樣數據切片；場景定義模塊，用于定義一個或多個用戶行為場景，每個用戶行為場景包括至少一個和/或至少一類用戶行為事件；快照甄選模塊，用于分別從每個所述采樣數據切片的數據中甄選出符合所述用戶行為場景的部分以組成場景快照；場景模擬模塊，用于將所述場景快照作為場景模擬模型的輸入，從而得到所述場景模擬模型輸出的場景畫像；匹配模塊，用于將所述場景畫像與預設推薦結果進行匹配，若匹配成功，則將所述預設推薦結果確定為推薦信息。

于本發明一實施例中，當定義了一個或多個用戶行為場景時，所述一個或多個用戶行為場景構成行為模式，所述行為模式中的某個用戶行為場景的場景畫像是由所述某個用戶行為場景的場景快照和前一個用戶行為場景的場景畫像共同作為所述場景模擬模型的輸入，并經所述場景模擬模型的輸出得到的，所述匹配模塊還用于：將最終得到的場景畫像與所述預設推薦結果進行匹配，若匹配成功，則將所述預設推薦結果確定為推薦信息。

于本發明一實施例中，所述場景模擬模型包括多個，每個用于針對一種特征信息進行場景模擬。

于本發明一實施例中，所述場景模擬模型包括：有監督學習模型、和/或無監督學習模型。

于本發明一實施例中，所述無監督學習模型包括：深度學習模型。