[發(fā)明專利]一種相似度度量方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810284500.0
• 申請日: 2018-04-02
• 公開（公告）號: CN108600792B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發(fā)明（設計）人: 王璐;陳少杰;張文明
• 申請（專利權）人: 武漢斗魚網(wǎng)絡科技有限公司
• 主分類號: H04N21/258
• 分類號: H04N21/258;H04N21/25;H04N21/262;H04N21/466;H04N21/482;G06K9/62
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種相似度度量方法，其特征在于，包括：

依據(jù)與待度量相似度的物品相對應的用戶數(shù)據(jù)，確定兩個所述物品之間的用戶集合，所述用戶集合包括用戶交集、用戶相對補集和用戶并集的絕對補集；

依據(jù)所述用戶集合的香農(nóng)熵，以及基于極大似然比檢驗的預設相似度度量規(guī)則，確定兩個所述物品之間的相似度；

其中，所述預設相似度度量規(guī)則為：

row_entropy＝entropy(N₁₁+N₁₂,N₂₁+N₂₂)

column_entropy＝entropy(N₁₁+N₂₁,N₁₂+N₂₂)

maxtrix_entropy＝entropy(N₁₁,N₁₂,N₂₁,N₂₂)

其中，S_ij為兩個所述物品之間的相似度，entropy為香農(nóng)熵，N₁₁為物品i對應的用戶集I和物品j對應的用戶集J的用戶交集，N₁₂為用戶集I中用戶集J的用戶相對補集，N₂₁為用戶集J中用戶集I的用戶相對補集，N₂₂為用戶集I與用戶集J的用戶并集的絕對補集。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述依據(jù)與待度量相似度的物品相對應的用戶數(shù)據(jù)，確定兩個所述物品之間的用戶集合之前，還包括：

確定熱門物品，以及與所述熱門物品相對應的設定類型的用戶行為數(shù)據(jù)；

依據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)及預設類型權重值，確定所述熱門物品對應用戶的用戶偏好值；

依據(jù)所述用戶偏好值，確定所述熱門物品對應的有效用戶數(shù)據(jù)；

所述依據(jù)與待度量相似度的物品相對應的用戶數(shù)據(jù)，確定兩個所述物品之間的用戶集合包括：

確定所述有效用戶數(shù)據(jù)為所述熱門物品對應的熱門用戶數(shù)據(jù)；

依據(jù)所述熱門用戶數(shù)據(jù)和/或非熱門物品對應的所述用戶數(shù)據(jù)，確定兩個所述物品之間的用戶集合。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定熱門物品包括：

依據(jù)第一預設時間段內(nèi)所述物品對應的用戶數(shù)量及預設用戶數(shù)量，確定所述熱門物品。

4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述依據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)及預設類型權重值，確定所述熱門物品對應用戶的用戶偏好值包括：

對第二預設時間段內(nèi)的所述用戶行為數(shù)據(jù)進行標準化，獲得標準用戶行為數(shù)據(jù)；

依據(jù)所述標準用戶行為及所述預設類型權重值，確定所述熱門物品對應用戶的用戶偏好值。

5.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述物品為直播間；

所述設定類型的用戶行為數(shù)據(jù)包括觀看時長、彈幕發(fā)布次數(shù)和關注行為。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，在所述依據(jù)所述用戶集合的香農(nóng)熵，以及基于極大似然比檢驗的預設相似度度量規(guī)則，確定兩個所述物品之間的相似度之后，還包括：

確定目標用戶的歷史觀看直播間；

按照待推薦直播間與所述歷史觀看直播間的相似度，對所述待推薦直播間排序；

確定排序結果中預設數(shù)量的所述待推薦直播間為目標推薦直播間。