[發(fā)明專利]基于聚類的信息推送方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811191629.3 | 申請日: | 2018-10-12 |
| 公開(公告)號: | CN109166016A | 公開(公告)日: | 2019-01-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 吳壯偉 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/06 | 分類號: | G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司: | 深圳市精英專利事務(wù)所 44242 | 代理人: | 林燕云 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 項目節(jié)點 集合 計算機設(shè)備 存儲介質(zhì) 聚類結(jié)果 評分矩陣 相似用戶 信息推送 聚類 預(yù)設(shè) 獲取目標 接收終端 目標節(jié)點 目標用戶 評分算法 推薦系統(tǒng) 稀疏矩陣 項目信息 信息推薦 冷啟動 拓展性 推送 優(yōu)化 | ||
1.一種基于聚類的信息推送方法,其特征在于,包括:
獲取用戶-評分矩陣,創(chuàng)建與所述用戶-評分矩陣對應(yīng)的用戶-項目二部圖;
獲取在用戶-項目二部圖中所選定的目標用戶對應(yīng)的目標節(jié)點,獲取與所述目標節(jié)點之間的路徑距離小于預(yù)設(shè)的路徑距離閾值的用戶節(jié)點,以組成相似用戶聚類結(jié)果;
根據(jù)所述用戶-評分矩陣、相似用戶聚類結(jié)果及預(yù)設(shè)的最終評分算法,得到所述目標節(jié)點與用戶-項目二部圖中每一項目節(jié)點之間的最終評分以組成最終評分集合;
遍歷所述最終評分集合中評分排名小于預(yù)設(shè)的排名閾值的最終評分以獲取對應(yīng)的項目節(jié)點集合;以及
將所述項目節(jié)點集合中各項目節(jié)點對應(yīng)的項目信息推送至所述目標用戶的接收終端。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類的信息推送方法,其特征在于,所述創(chuàng)建與所述用戶-評分矩陣對應(yīng)的用戶-項目二部圖,包括:
根據(jù)用戶-評分矩陣進行二部圖的節(jié)點初始化,得到初始用戶-項目二部圖;
獲取用戶-評分矩陣中的非空值,以對應(yīng)構(gòu)建初始用戶-項目二部圖中用戶節(jié)點與項目節(jié)點之間的邊,得到用戶-項目二部圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類的信息推送方法,其特征在于,所述獲取在用戶-項目二部圖中所選定的目標用戶對應(yīng)的目標節(jié)點,獲取與所述目標節(jié)點之間的路徑距離小于預(yù)設(shè)的路徑距離閾值的用戶節(jié)點,以組成相似用戶聚類結(jié)果,包括:
獲取在用戶-項目二部圖中所選定的目標用戶對應(yīng)的目標節(jié)點,遍歷所述用戶-項目二部圖以獲取其他用戶節(jié)點中每一用戶節(jié)點經(jīng)由項目節(jié)點與所述目標節(jié)點之間的最短路徑距離,以生成最短路徑距離集合;其中,其他用戶節(jié)點為在用戶-項目二部圖對應(yīng)的用戶節(jié)點集合中目標節(jié)點的補集;
獲取所述最短路徑距離集合中小于預(yù)設(shè)的路徑距離閾值的最短路徑距離,并獲取所述最短路徑距離對應(yīng)的用戶節(jié)點,以組成相似用戶聚類結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類的信息推送方法,其特征在于,所述遍歷所述用戶-項目二部圖以獲取其他用戶節(jié)點中每一用戶節(jié)點與所述目標節(jié)點之間的最短路徑距離,包括:
遍歷所述用戶-項目二部圖,以通過迪杰斯特拉算法獲取獲取其他用戶節(jié)點中每一用戶節(jié)點經(jīng)由項目節(jié)點與所述目標節(jié)點之間的最短路徑距離。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于聚類的信息推送方法,其特征在于,所述根據(jù)所述用戶-評分矩陣、相似用戶聚類結(jié)果及預(yù)設(shè)的最終評分算法,得到所述目標節(jié)點與用戶-項目二部圖中每一項目節(jié)點之間的最終評分以組成最終評分集合,包括:
根據(jù)用戶-評分矩陣及綜合評分算法,獲取相似用戶聚類結(jié)果所對應(yīng)用戶節(jié)點與每一項目節(jié)點與之間的綜合評分;其中,綜合評分算法為Score_Neark表示相似用戶聚類結(jié)果所對應(yīng)用戶節(jié)點與項目節(jié)點k之間的綜合評分,dij表示目標節(jié)點i與相似用戶聚類結(jié)果所對應(yīng)用戶節(jié)點j之間的最短路徑距離,Sjk表示相似用戶聚類結(jié)果所對應(yīng)用戶節(jié)點j對項目節(jié)點k的評分;
獲取所述目標節(jié)點與用戶-項目二部圖中每一項目節(jié)點之間的最短路徑距離;
根據(jù)目標節(jié)點與用戶-項目二部圖中每一項目節(jié)點之間最終評分=調(diào)節(jié)參數(shù)*相似用戶聚類結(jié)果所對應(yīng)用戶節(jié)點與每一項目節(jié)點與之間的綜合評分+(1-調(diào)節(jié)參數(shù))*目標節(jié)點與用戶-項目二部圖中每一項目節(jié)點之間的最短路徑距離,計算得到所述目標節(jié)點與用戶-項目二部圖中每一項目節(jié)點之間的最終評分,以組成最終評分集合。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類的信息推送方法,其特征在于,所述遍歷所述最終評分集合中評分排名小于預(yù)設(shè)的排名閾值的最終評分以獲取對應(yīng)的項目節(jié)點集合,包括:
將所述最終評分集合中的最終評分按降序排序以得到降序評分集合,遍歷所述降序評分集合中最終評分評分排名小于預(yù)設(shè)的排名閾值的最終評分以獲取對應(yīng)的項目節(jié)點集合。
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