[發明專利]基于二分圖的直播間推薦方法、相關存儲介質和設備

有效

• 申請號: 201810418231.2
• 申請日: 2018-05-03
• 公開（公告）號: CN108712663B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 王璐;張文明;陳少杰
• 申請（專利權）人: 武漢斗魚網絡科技有限公司
• 主分類號: H04N21/258
• 分類號: H04N21/258;H04N21/25;H04N21/466;H04N21/442
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 張成新

本發明提供一種基于二分圖的直播間推薦方法，包括以下步驟：S1，構建直播間與用戶的二分圖以及直播間與標簽的二分圖；S2，根據所述直播間與用戶的二分圖計算用戶對直播間的第一貢獻向量以及根據所述直播間與標簽的二分圖計算標簽對直播間的第二貢獻向量；S3，根據所述第一貢獻向量和所述第二貢獻向量計算第三貢獻向量；以及S4，根據構成所述第三貢獻向量的元素的值的大小，對所述元素進行從大到小排序，并將從大到小排序的所述元素所對應的直播間推薦給目標用戶。本發明還涉及相關的計算機可讀存儲介質以及電子設備。

技術領域

本發明涉及大數據推薦領域，具體涉及一種基于二分圖的直播間推薦方法、相關計算機可讀存儲介質和電子設備。

背景技術

在大數據的應用領域中，一個重要的方向是根據海量數據對用戶進行個性化推薦。目前最流行的推薦方法是基于內容、基于協同過濾、基于關聯規則的推薦算法，以及這幾種推薦的結合體。但這些算法在實際的應用中也存在著一些問題，例如，稀疏問題，當一個用戶瀏覽過一個系統很少的對象或很少進行操作與評價時，用戶的行為數據就會變得很稀疏，而利用此類數據去計算用戶之間的相似性是不可靠的。另外，根據長尾理論，有些用戶可能會喜歡一些比較小眾的直播間，常用推薦算法對于越是熱門的直播間，它的推薦度就越大，但并非越是熱門的直播間，用戶就一定會喜歡，于是就無法準確地對用戶真正喜歡的直播間進行推薦。

因此，有必要提出一種新的直播間推薦方法。

發明內容

有鑒于此，為了克服上述問題的至少一個方面，本發明的實施例提供了一種基于二分圖的直播間推薦方法。

根據本發明的一個方面，提供了一種基于二分圖的直播間推薦方法，包括以下步驟：

S1，構建直播間與用戶的二分圖以及直播間與標簽的二分圖；

S2，根據所述直播間與用戶的二分圖計算用戶對直播間的第一貢獻向量以及根據所述直播間與標簽的二分圖計算標簽對直播間的第二貢獻向量；

S3，根據所述第一貢獻向量和所述第二貢獻向量計算第三貢獻向量；以及

S4，根據構成所述第三貢獻向量的元素的值的大小，對所述元素進行從大到小排序，并將從大到小排序的所述元素所對應的直播間推薦給目標用戶。

進一步地，在步驟S1之前還包括：

根據目標用戶對直播間的觀看行為得到直播間的初始貢獻值，所述初始貢獻值構成初始貢獻向量

其中，是直播間j的初始貢獻值，如果目標用戶看過直播間j則否則m為直播間的總數。

進一步地，根據所述直播間與用戶的二分圖計算用戶對直播間的第一貢獻向量的步驟包括以下步驟：

S211，根據所述直播間的初始貢獻值計算直播間對用戶的貢獻值；

S212，根據所述直播間對用戶的貢獻值計算用戶對直播間的貢獻值；以及

S213，根據步驟S212得到的所述用戶對直播間的貢獻值計算步驟S211中直播間對用戶的貢獻值，再利用得到的直播間對用戶的貢獻值計算步驟S212中用戶對直播間的貢獻值，如此循環，直到相鄰兩次計算所得的用戶對直播間的貢獻值的變化率小于或等于第一預設值時終止循環，得到用戶對每一個直播間的最終貢獻值，用戶對全部直播間的最終貢獻值構成第一貢獻向量。

根據下式計算直播間對用戶的貢獻值：

其中，k(I_j)是看過直播間j的用戶數量；是重復k次后用戶對直播間的貢獻值，初始值為a_ij是直播間j和用戶i的連接權值，如果用戶i看過直播間j，則a_ij＝1，否則a_ij＝0；m是直播間的總數；以及