[發明專利]一種信息推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 201710338502.9
• 申請日: 2017-05-12
• 公開（公告）號: CN108874831A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發明（設計）人: 楊新星;周俊;李小龍
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02;G06Q30/06
• 代理公司: 北京晉德允升知識產權代理有限公司 11623
• 代理人: 楊移

1.一種信息推薦方法，包括：

獲取用戶集合中的各用戶對各可推薦信息的實時反應數據；

根據所述實時反應數據，確定所述用戶集合對于所述各可推薦信息的全局興趣數據，以及所述用戶集合中的指定用戶對于所述各可推薦信息的個人興趣數據；

根據所述全局興趣數據和所述個人興趣數據，為所述指定用戶推薦所述可推薦信息。

2.如權利要求1所述的方法，所述獲取用戶集合中的各用戶對各可推薦信息的實時反應數據，具體包括：

獲取反映用戶集合中的各用戶對各可推薦信息實時的操作行為和/或無視行為的數據，作為實時反應數據。

3.如權利要求1所述的方法，所述獲取用戶集合中的各用戶對各可推薦信息的實時反應數據，具體包括：

獲取反映所述各可推薦信息對于用戶集合中的各用戶的曝光情況的曝光數據；

根據所述曝光數據，獲取所述用戶集合中的各用戶對所述各可推薦信息中的曝光的可推薦信息的實時反應數據。

4.如權利要求1所述的方法，所述根據所述實時反應數據，確定所述用戶集合對于所述各可推薦信息的全局興趣數據，以及所述用戶集合中的指定用戶對于所述各可推薦信息的個人興趣數據前，所述方法還包括：

分別確定所述各可推薦信息在預先劃分的各信息類別中所屬的類別。

5.如權利要求4所述的方法，所述用戶集合對于所述各可推薦信息的全局興趣數據包括：所述用戶集合對于所述各可推薦信息分別的全局興趣數據，和/或所述用戶集合對于各所述類別分別的全局興趣數據；

所述用戶集合中的指定用戶對于所述各可推薦信息的個人興趣數據包括：所述用戶集合中的指定用戶對于各所述類別分別的個人興趣數據。

6.如權利要求5所述的方法，所述根據所述實時反應數據，確定所述用戶集合對于所述各可推薦信息的全局興趣數據，具體包括：

根據所述實時反應數據，實時確定所述用戶集合對于所述各可推薦信息分別的全局點擊率；和/或

根據所述實時反應數據，實時確定所述用戶集合對于各所述類別分別的全局點擊率；

根據實時確定的全局點擊率，確定所述用戶集合對于所述各可推薦信息的全局興趣數據。

7.如權利要求5所述的方法，所述根據所述實時反應數據，確定所述用戶集合中的指定用戶對于所述各可推薦信息的個人興趣數據，具體包括：

根據所述用戶集合中的指定用戶對所述各可推薦信息的實時反應數據，實時更新所述指定用戶對于各所述類別分別的個人興趣數據；

所述根據所述全局興趣數據和所述個人興趣數據，為所述指定用戶推薦所述可推薦信息，具體包括：

根據所述全局興趣數據和實時更新后的所述個人興趣數據，為所述指定用戶推薦所述可推薦信息。

8.如權利要求7所述的方法，所述根據所述用戶集合中的指定用戶對所述各可推薦信息的實時反應數據，實時更新所述指定用戶對于各所述類別分別的個人興趣數據，具體包括：

判定所述用戶集合中的指定用戶對所述各可推薦信息的實時反應數據屬于正反饋數據還是屬于負反饋數據，其中，所述正反饋數據表征所述指定用戶對對應的可推薦信息興趣上升，所述負反饋數據表征所述指定用戶對對應的可推薦信息興趣下降；

根據判定結果，相應地實時更新所述指定用戶對于各所述類別分別的個人興趣數據。

9.如權利要求1所述的方法，所述根據所述全局興趣數據和所述個人興趣數據，為所述指定用戶推薦所述可推薦信息，具體包括：

根據所述全局興趣數據和所述個人興趣數據，對所述各可推薦信息進行排序；

根據排序結果，為所述指定用戶推薦所述可推薦信息。