[發明專利]資源推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201810265279.4
• 申請日: 2018-03-28
• 公開（公告）號: CN108595526B
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 查強;宋華;王志華
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/2458;G06K9/62
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

1.一種資源推薦方法，其特征在于，包括：

當接收到用戶針對目標資源集的推薦請求時，實時讀取預先為所述目標資源集建立的決策樹文件；所述決策樹文件包括決策樹上各個節點的期望收益和所述用戶在決策樹的置信區間；

根據所述決策樹文件，確定所述用戶在所述決策樹各個節點的推薦概率，其中，所述各個節點的推薦概率是基于所述各個節點的期望收益和所述用戶在決策樹的置信區間得到的；

根據所述各個節點的推薦概率，確定推薦主題。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：通過如下步驟建立決策樹：

收集樣本用戶的特征候選集；

計算所述特征候選集中每個特征的信息熵和條件熵，并根據所述信息熵和條件熵計算得到每個特征的信息增益；

根據各個特征的信息增益的大小順序以及與預設的最低信息增益閾值的比較結果，從所述特征候選集中按照順序選取出各個特征作為決策樹的各個節點；

根據選取的各個特征構建出決策樹，并計算每個節點的期望收益。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述確定所述用戶在所述決策樹各個節點的推薦概率之前，還包括：確定所述用戶在決策樹的置信區間；

所述確定所述用戶在決策樹的置信區間包括：

計算每個樣本用戶對于決策樹所有節點的探索置信區間；

根據用戶反饋行為實時確定用戶興趣主題，并實時更新所述探索置信區間，以得到所述用戶在決策樹的置信區間。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述決策樹文件，確定所述用戶在所述決策樹各個節點的推薦概率，包括：

根據所述決策樹文件，確定各個節點的期望收益，并讀取所述用戶在所述決策樹的置信區間；

根據所述期望收益與置信區間，計算所述用戶在決策樹每個節點的權重；

根據當前節點權重與所有節點權重之和，計算出當前節點的推薦概率。

5.根據權利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述各個節點的推薦概率，確定推薦主題包括：

根據所述各個節點的推薦概率，確定推薦概率最高的節點為推薦根節點；

在所述推薦根節點下遍歷子節點，直至遍歷到葉子節點；

確定葉子節點對應的主題為所述推薦主題。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述目標資源集包括多個主題資源子集；

在所述確定葉子節點對應的主題為所述推薦主題之后，所述方法還包括：

基于所述推薦主題對應的主題資源子集，從所述主題資源子集中隨機選取資源向用戶進行推薦，或者，按照所述主題資源子集中各資源的優先級順序向用戶進行推薦。

7.一種資源推薦裝置，其特征在于，包括：

決策樹獲取單元，用于當接收到用戶針對目標資源集的推薦請求時，實時讀取預先為所述目標資源集建立的決策樹文件；所述決策樹文件包括決策樹上各個節點的期望收益和所述用戶在決策樹的置信區間；

推薦概率確定單元，用于根據所述決策樹文件，確定所述用戶在所述決策樹各個節點的推薦概率，其中，所述各個節點的推薦概率是基于所述各個節點的期望收益和所述用戶在決策樹的置信區間得到的；

推薦主題確定單元，用于根據所述各個節點的推薦概率，確定推薦主題。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括：決策樹建立單元；

所述決策樹建立單元包括：

特征收集子單元，用于收集樣本用戶的特征候選集；

信息增益計算子單元，計算所述特征候選集中每個特征的信息熵和條件熵，并根據所述信息熵和條件熵計算得到每個特征的信息增益；

節點選取子單元，用于根據各個特征的信息增益的大小順序以及與預設的最低信息增益閾值的比較結果，從所述特征候選集中按照順序選取出各個特征作為決策樹的各個節點；

決策樹構建子單元，用于根據選取的各個特征構建出決策樹，并計算每個節點的期望收益。