[發明專利]推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201710419957.3
• 申請日: 2017-06-06
• 公開（公告）號: CN107436914B
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發明（設計）人: 程亮;李澤中
• 申請（專利權）人: 北京星選科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q30/02;G06Q50/00
• 代理公司: 北京太合九思知識產權代理有限公司 11610
• 代理人: 劉戈

1.一種推薦方法，其特征在于，包括：

確定待推薦用戶對應的社交用戶集合；

計算所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間的親密度；

根據所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間的親密度，從所述社交用戶集合關聯的商戶集合中，向所述待推薦用戶推薦興趣商戶；

所述根據所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間的親密度，從所述社交用戶集合關聯的商戶集合中，向所述待推薦用戶推薦興趣商戶，包括：

計算所述社交用戶集合中各社交用戶與所述商戶集合中各商戶之間的親密度；根據所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間的親密度以及所述社交用戶集合中各社交用戶與所述商戶集合中各商戶之間的親密度，確定所述商戶集合中各商戶的推薦得分；根據所述商戶集合中各商戶的推薦得分，從所述商戶集合中，向所述待推薦用戶推薦興趣商戶；其中，所述商戶集合從與所述社交用戶集合中的社交用戶存在網絡行為關系的商戶中確定；

根據所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間的親密度以及所述社交用戶集合中各社交用戶與所述商戶集合中各商戶之間的親密度，確定所述商戶集合中各商戶的推薦得分，包括：

根據下述公式，計算所述商戶集合中各商戶的推薦得分；

u₀表示所述待推薦用戶；

Friends(u₀)表示所述社交用戶集合；

u_j表示所述社交用戶集合中的第j個社交用戶，1＜＝j＜＝N，N表示所述社交用戶集合中的社交用戶的數量；

s_k表示所述商戶集合中的第k個商戶，1＜＝k＜＝M，M表示所述商戶集合中的商戶的數量；

Intimacy(u₀，u_j)表示所述待推薦用戶與社交用戶u_j的親密度；

Intimacy(u_j，s_k)表示社交用戶u_j與商戶s_k的親密度；

RecScore(s_k)表示所述商戶s_k的推薦得分。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，確定待推薦用戶對應的社交用戶集合，包括：

抓取所述待推薦用戶在社交App、社交網站和/或應用App上的社交數據；

從所述社交數據中，挖掘與所述待推薦用戶存在社交關系的用戶，形成所述社交用戶集合。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，抓取所述待推薦用戶在社交App、社交網站和/或應用App上的社交數據，包括：

抓取所述待推薦用戶在社交App、社交網站和/或應用App上的以下至少一種社交行為的相關數據：

聊天行為的相關數據、分享行為的相關數據、領取行為的相關數據、查看行為的相關數據、評論行為的相關數據以及點贊行為的相關數據。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，從所述社交數據中，挖掘與所述待推薦用戶存在社交關系的用戶，形成所述社交用戶集合，包括：

以所述社交數據中的用戶為頂點，以所述社交數據中用戶之間的社交關系為邊，構建所述待推薦用戶的社交網絡圖；

基于所述社交網絡圖，獲取與所述待推薦用戶存在社交關系的用戶，形成所述社交用戶集合。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，計算所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間的親密度，包括：

根據所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間存在的社交關系的屬性信息，計算所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間的親密度。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間存在的社交關系的屬性信息，計算所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間的親密度，包括：

根據所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間存在的社交關系的類型和/或次數，計算所述待推薦用戶與所述社交用戶集合中各社交用戶之間的親密度。