[發(fā)明專利]一種個性化推薦算法及終端

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810678309.4
• 申請日: 2018-06-27
• 公開（公告）號: CN108920596B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孔祥鳳;余虎;伍景潤;王亮;賴守義;劉志明
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東億迅科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/06
• 代理公司: 深圳市精英專利事務(wù)所 44242
• 代理人: 李巍

1.一種個性化推薦算法，其特征在于，所述個性化推薦算法包括：

獲取用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)確定產(chǎn)品的初始分值，并從初始分值高于第一預(yù)設(shè)分?jǐn)?shù)的產(chǎn)品中挑選出預(yù)推薦產(chǎn)品；

根據(jù)第一評價緯度確定所述預(yù)推薦產(chǎn)品的第一分?jǐn)?shù)值，其中，所述第一評價緯度包括產(chǎn)品的緊急重要程度、企業(yè)價值以及用戶體驗(yàn)三個方面；

根據(jù)第二評價緯度確定所述預(yù)推薦產(chǎn)品的第二分?jǐn)?shù)值，其中，所述第二評價緯度為用戶互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述預(yù)推薦產(chǎn)品的第一分?jǐn)?shù)值、第二分?jǐn)?shù)值確定所述預(yù)推薦產(chǎn)品的推薦分?jǐn)?shù)；

將所述預(yù)推薦產(chǎn)品按推薦分?jǐn)?shù)由高到低進(jìn)行排序，獲得排序列表；

從排序列表中篩選出預(yù)設(shè)數(shù)量的預(yù)推薦產(chǎn)品作為推薦產(chǎn)品推薦給用戶；

其中，所述根據(jù)第二評價緯度確定所述預(yù)推薦產(chǎn)品的第二分?jǐn)?shù)值，包括：

從用戶在預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)中挑選出預(yù)設(shè)數(shù)量的互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)作為評價數(shù)據(jù)；

確定所述評價數(shù)據(jù)在所述統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的歷史衰減因子以及評價數(shù)據(jù)在當(dāng)前統(tǒng)計(jì)時間的當(dāng)前衰減因子；

根據(jù)所述評價數(shù)據(jù)的歷史衰減因子與預(yù)先為評價數(shù)據(jù)設(shè)定的權(quán)重值確定評價數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的歷史得分；

根據(jù)所述評價數(shù)據(jù)的當(dāng)前衰減因子與預(yù)先為評價數(shù)據(jù)設(shè)定的權(quán)重值確定評價數(shù)據(jù)在當(dāng)前統(tǒng)計(jì)時間的實(shí)時得分；

將所述評價數(shù)據(jù)的歷史得分以及實(shí)時得分的總和作為所述預(yù)推薦產(chǎn)品的第二分?jǐn)?shù)值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的個性化推薦算法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)確定產(chǎn)品的初始分值，包括：

根據(jù)TOP-N算法確定產(chǎn)品的第一得分；

根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法確定產(chǎn)品的第二得分；

根據(jù)協(xié)同過濾算法確定產(chǎn)品的第三得分；

根據(jù)所述第一得分、第二得分以及第三得分與預(yù)先為TOP-N算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及協(xié)同過濾算法設(shè)定的權(quán)重值確定產(chǎn)品的初始分值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的個性化推薦算法，其特征在于，所述從初始分值高于第一預(yù)設(shè)分?jǐn)?shù)的產(chǎn)品中挑選出預(yù)推薦產(chǎn)品，包括：

挑選出初始分值高于第一預(yù)設(shè)分?jǐn)?shù)的產(chǎn)品作為備選產(chǎn)品；

判斷所述備選產(chǎn)品的數(shù)量是否超過預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值；

若備選產(chǎn)品的數(shù)量超過預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，則按初始分值由高到低從備選產(chǎn)品中選出數(shù)量為數(shù)量閾值的產(chǎn)品作為預(yù)推薦產(chǎn)品；

若備選產(chǎn)品的數(shù)量未超過預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，則將備選產(chǎn)品作為預(yù)推薦產(chǎn)品。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的個性化推薦算法，其特征在于，根據(jù)所述第一評價緯度確定所述預(yù)推薦產(chǎn)品的第一分?jǐn)?shù)值，包括：

分別接收預(yù)推薦產(chǎn)品在產(chǎn)品的緊急重要程度、企業(yè)價值以及用戶體驗(yàn)三個方面的得分；

根據(jù)預(yù)推薦產(chǎn)品在所述產(chǎn)品的緊急重要程度、企業(yè)價值以及用戶體驗(yàn)的得分與預(yù)先為產(chǎn)品的緊急重要程度、企業(yè)價值以及用戶體驗(yàn)設(shè)定的權(quán)重值確定所述預(yù)推薦產(chǎn)品的第一分?jǐn)?shù)值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的個性化推薦算法，其特征在于，所述歷史衰減因子以及所述當(dāng)前衰減因子均通過以下公式

確定，其中，t表示日期、f_i(t)表示評價數(shù)據(jù)i在t日期的衰減因子、a_i表示評價數(shù)據(jù)i隨時間衰減的程度、C表示常數(shù)、current_date表示當(dāng)前統(tǒng)計(jì)時間的日期、hist_recom_date表示評價數(shù)據(jù)i在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)被用戶執(zhí)行的日期、last_recom_date表示評價數(shù)據(jù)i最近一次推薦的日期。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的個性化推薦算法，其特征在于，所述根據(jù)所述評價數(shù)據(jù)的歷史衰減因子與預(yù)先為評價數(shù)據(jù)設(shè)定的權(quán)重值確定評價數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的歷史得分，包括：

通過以下公式

確定評價數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的歷史得分，其中，S表示預(yù)推薦產(chǎn)品的評價數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的歷史得分、S_i表示評價數(shù)據(jù)i在預(yù)設(shè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的歷史得分、W_i表示預(yù)先為評價數(shù)據(jù)i設(shè)定的權(quán)重值、T表示統(tǒng)計(jì)周期、n表示有n個數(shù)量的評價數(shù)據(jù)。