[發明專利]基于用戶使用行為的信息推薦方法

在審

• 申請號: 202111153394.0
• 申請日: 2021-09-29
• 公開（公告）號: CN113836423A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發明（設計）人: 劉敏;劉騰蛟;馬海峰
• 申請（專利權）人: 上海陸道動美科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 重慶博凱知識產權代理有限公司 50212
• 代理人: 黃河

1.基于用戶使用行為的信息推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：建立目標用戶的感興趣行為渠道，并為各個感興趣行為渠道排序并分配對應的推薦權重值；

S2：獲取目標用戶各個感興趣行為渠道對應的感興趣內容信息；

S3：基于所述感興趣內容信息和所述推薦權重值生成目標用戶對應的優選推薦信息并進行推薦。

2.如權利要求1所述的基于用戶使用行為的信息推薦方法，其特征在于，還包括：

S4：建立目標用戶的信息切換行為渠道，并獲取各個信息切換行為渠道對應的切換內容信息；

S5：當所述信息切換行為渠道的使用次數累積達到設置的信息切換閾值時，根據當前熱度最高的信息、所述感興趣內容信息、所述推薦權重值以及所述切換內容信息生成目標用戶對應的切換推薦信息用于替換當前的優選推薦信息并進行推薦。

3.如權利要求2所述的基于用戶使用行為的信息推薦方法，其特征在于：還將所述切換內容信息和所述感興趣內容信息進行對比，并根據對比結果優化目標用戶對應感興趣行為渠道的推薦權重值。

4.如權利要求1所述的基于用戶使用行為的信息推薦方法，其特征在于：所述感興趣行為渠道包括搜索框檢索、點擊內容信息查看詳情、滑動內容信息表示喜歡以及停留在內容信息超過N秒中的任意一種或多種。

5.如權利要求4所述的基于用戶使用行為的信息推薦方法，其特征在于：所述感興趣行為渠道的排序依次為搜索框檢索、點擊內容信息查看詳情、滑動內容信息表示喜歡以及停留在內容信息超過N秒，對應的權重值分別為0.4、0.3、0.2、0.1。

6.如權利要求1所述的基于用戶使用行為的信息推薦方法，其特征在于，所述優選推薦信息通過冒泡算法生成：將各個感興趣行為渠道的產生頻率乘上其對應的推薦權重值，并對乘積結果進行冒泡排序；將按照冒泡排序順序的倒序進行相關內容推薦，即將乘積結果最大的感興趣行為渠道對應的感興趣內容信息作為優選推薦信息進行推薦。

7.如權利要求2所述的基于用戶使用行為的信息推薦方法，其特征在于：所述信息切換行為渠道包括上拉刷新、瀏覽內容時間停留過短、下拉加載以及類目切換頻繁中的任意一種或多種。

8.如權利要求7所述的基于用戶使用行為的信息推薦方法，其特征在于：所述上拉刷新對應的信息切換閾值為兩次；所述類目切換頻繁對應的信息切換閾值為兩次；所述下拉加載對應的信息切換閾值為三次；所述瀏覽內容時間停留過短對應的信息切換閾值為三次。

9.如權利要求2所述的基于用戶使用行為的信息推薦方法，其特征在于：所述當前熱度最高的信息是通過熱度算法來統計所有用戶一周內瀏覽點擊量高的信息實現獲取的。