[發(fā)明專利]一種信息推薦方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911380469.1
• 申請(qǐng)日: 2019-12-27
• 公開（公告）號(hào): CN111159549B
• 公開（公告）日: 2023-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳果如;董賓
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 飛狐信息技術(shù)（天津）有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535;G06F16/9536
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 古利蘭

1.一種信息推薦方法，其特征在于，適用于分布式實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，所述方法包括：

獲取并融合用戶的最新行為日志和短期行為日志，將所述最新行為日志和所述短期行為日志中的每一記錄信息，按照記錄時(shí)間由后至先的順序排序，得到融合用戶行為日志，所述最新行為日志中所記錄的信息包括N個(gè)未被所述分布式實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)讀取的用戶最新瀏覽信息，所述短期行為日志中的所記錄的信息包括M個(gè)已被所述分布式實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)讀取的用戶短期歷史瀏覽信息，N為正整數(shù)，M為正整數(shù)；

基于所述融合用戶行為日志，計(jì)算用戶對(duì)所述融合用戶行為日志中每一日志信息的喜愛評(píng)分；

獲取基于用戶歷史行為日志進(jìn)行離線的相似度計(jì)算，得到由所述用戶歷史行為日志中每一日志信息之間的相似度構(gòu)成的相似度列表，以及預(yù)設(shè)推薦比例；

利用所述喜愛評(píng)分和所述相似度列表進(jìn)行類物品過濾計(jì)算，得到所述用戶歷史行為日志中用戶未瀏覽的日志信息與所述融合用戶行為日志中的每一日志信息之間的推薦度，基于所述推薦度構(gòu)成推薦度列表；

基于所述預(yù)設(shè)推薦比例，選取所述推薦度列表中待推薦的信息，確定最優(yōu)推薦度列表并推薦；

其中，所述基于所述融合用戶行為日志，計(jì)算用戶對(duì)所述融合用戶行為日志中每一日志信息的喜愛評(píng)分，包括：

通過計(jì)算所述融合用戶行為日志中每一日志信息的權(quán)重，S指任一日志信息對(duì)應(yīng)的排序位置，S為正整數(shù)；

將所述每一日志信息中，包含不同信息的單一日志信息的權(quán)重作為所述單一日志信息的喜愛評(píng)分，以及將所述每一日志信息中，包含相同信息的重復(fù)日志信息的權(quán)重進(jìn)行合并，得到所述重復(fù)日志信息的喜愛評(píng)分；

其中，所述利用所述喜愛評(píng)分和所述相似度列表進(jìn)行類物品過濾計(jì)算，得到所述用戶歷史行為日志中所述用戶未瀏覽的日志信息與所述融合用戶行為日志中的每一日志信息之間的推薦度，基于所述推薦度構(gòu)成推薦度列表，包括：

獲取利用所述預(yù)設(shè)相似度算法計(jì)算得到的所述用戶歷史行為日志中所述用戶未瀏覽的日志信息與所述融合用戶行為日志中的每一日志信息之間的相似度，構(gòu)成相似度列表；

將所述喜愛評(píng)分和所述相似度列表中包含的各個(gè)相似度進(jìn)行對(duì)應(yīng)的相乘，將每一所述用戶未瀏覽的日志信息對(duì)應(yīng)的各個(gè)乘積進(jìn)行相加，得到每一個(gè)所述用戶未瀏覽的日志信息對(duì)應(yīng)的推薦度，并基于所述推薦度構(gòu)成所述推薦度列表。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取基于用戶歷史行為日志進(jìn)行離線的相似度計(jì)算，得到由所述用戶歷史行為日志中每一日志信息之間的相似度構(gòu)成的相似度列表，以及預(yù)設(shè)推薦比例，包括：

獲取所述用戶歷史行為日志；

利用預(yù)設(shè)相似度算法，計(jì)算所述用戶歷史行為日志中的每一日志信息之間的相似度，所述預(yù)設(shè)相似度算法至少包括物品內(nèi)容屬性的相似度算法、物品協(xié)同過濾的相似度算法和word2vec的相似度算法中的一種或多種組合；

獲取利用所述預(yù)設(shè)相似度算法計(jì)算得到的所述每一日志信息之間的相似度，構(gòu)成相似度列表；

基于所述相似度列表中包含的相似度，確定所述預(yù)設(shè)推薦比例。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述預(yù)設(shè)推薦比例，選取所述推薦度列表中待推薦的信息，確定最優(yōu)推薦度列表并推薦，包括：

基于所述預(yù)設(shè)推薦比例，確定當(dāng)前獲取的所述推薦度列表中待推薦的信息的數(shù)量；

依據(jù)所述推薦度列表中待推薦的信息的數(shù)量，從所述推薦度列表中選出待推薦的信息；

集合各個(gè)所述待推薦的信息，構(gòu)建所述最優(yōu)推薦度列表，并向所述用戶推薦所述最優(yōu)推薦度列表。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

濾除所述最優(yōu)推薦度列表中的不符合瀏覽要求的信息。