[發(fā)明專利]一種個性化的推薦物品冷啟動方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210568343.2 | 申請日： | 2022-05-23 |
| 公開（公告）號： | CN114943584A | 公開（公告）日： | 2022-08-26 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 李多海 | 申請（專利權(quán)）人： | 上海二三四五網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q30/06 | 分類號： | G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海海鈞知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 31330 | 代理人： | 許蘭;姜波 |
| 地址： | 200135 上海市浦*** | 國省代碼： | 上海;31 |
| 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： | 一種 個性化 推薦 物品 冷啟動 方法 裝置 設(shè)備 介質(zhì) | ||
1.一種個性化的推薦物品冷啟動方法，其特征在于，包括：
獲取指定時間內(nèi)的新物品集，新物品集包括物品id和物品類別；
獲取用戶歷史的點擊行為數(shù)據(jù)集，點擊行為數(shù)據(jù)集包括用戶id、點擊物品id和點擊物品類別；
將新物品集按照物品類別進行分組，不同類別下的物品放在各自不同的集合中，并組裝成Map；
對用戶的點擊行為數(shù)據(jù)集進行統(tǒng)計處理，得到每個用戶在每個類別下的行為次數(shù)，生成用戶類別偏好數(shù)據(jù)集；
為每位用戶準備兩個推薦列表：
1)類別個性化物品列表：將用戶類別偏好數(shù)據(jù)集與Map進行關(guān)聯(lián)，先后進行兩類隨機抽樣，第一類是按照用戶類別偏好數(shù)據(jù)集中用戶的類別權(quán)重有放回抽樣第一預(yù)設(shè)次數(shù)，得到該用戶的類別抽樣集合，再按照類別抽樣集合中每一個類別至Map中對應(yīng)類別的物品集合中隨機抽樣第二預(yù)設(shè)次數(shù)，得到用戶的類別個性化物品列表；
2)完全隨機物品列表：對新物品集進行第三預(yù)設(shè)次數(shù)的隨機抽樣，得到用戶的完全隨機物品列表；
將每個用戶計算得到的兩個列表進行合并，并隨機打散，得到用戶最終的推薦列表；
基于所述推薦列表，向用戶進行物品推薦。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個性化的推薦物品冷啟動方法，其特征在于，所述獲取用戶歷史的點擊行為數(shù)據(jù)集，包括：
根據(jù)用戶的歷史操作行為，確定指定時間內(nèi)用戶點擊過的信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個性化的推薦物品冷啟動方法，其特征在于，所述方法還包括：
從一個或多個數(shù)據(jù)源獲取熱門物品，以得到所述新物品集。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個性化的推薦物品冷啟動方法，其特征在于，兩個推薦列表的各自列表數(shù)量由每位用戶最終推薦物品數(shù)量、以及隨機程度進行控制。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個性化的推薦物品冷啟動方法，其特征在于，所述第一預(yù)設(shè)次數(shù)為：int(rec_nums*(1-random_degree))次，其中，rec_nums表示每位用戶最終推薦物品數(shù)量，random_degree表示隨機程度，范圍在0～1之間，int()函數(shù)表示向下取整為最接近的整數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個性化的推薦物品冷啟動方法，其特征在于，所述第二預(yù)設(shè)次數(shù)為：一次。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個性化的推薦物品冷啟動方法，其特征在于，所述第三預(yù)設(shè)次數(shù)為：int(rec_nums*random_degree)次，其中，rec_nums表示每位用戶最終推薦物品數(shù)量，random_degree表示隨機程度，范圍在0～1之間，int()函數(shù)表示向下取整為最接近的整數(shù)。
8.一種個性化的推薦物品冷啟動裝置，其特征在于，包括：
新物品集獲取模塊，用于獲取指定時間內(nèi)的新物品集，新物品集包括物品id和物品類別；
用戶行為數(shù)據(jù)集獲取模塊，獲取用戶歷史的點擊行為數(shù)據(jù)集，點擊行為數(shù)據(jù)集包括用戶id、點擊物品id和點擊物品類別；
類別分組模塊，用于將新物品集按照物品類別進行分組，不同類別下的物品放在各自不同的集合中，并組裝成Map；
統(tǒng)計處理模塊，用于對用戶的點擊行為數(shù)據(jù)集進行統(tǒng)計處理，得到每個用戶在每個類別下的行為次數(shù)，生成用戶類別偏好數(shù)據(jù)集；
第一推薦列表計算模塊，用于將用戶類別偏好數(shù)據(jù)集與Map進行關(guān)聯(lián)，先后進行兩類隨機抽樣，第一類是按照用戶類別偏好數(shù)據(jù)集中用戶的類別權(quán)重有放回抽樣第一預(yù)設(shè)次數(shù)，得到該用戶的類別抽樣集合，再按照類別抽樣集合中每一個類別至Map中對應(yīng)類別的物品集合中隨機抽樣第二預(yù)設(shè)次數(shù)，得到用戶的類別個性化物品列表；
第二推薦列表計算模塊，用于對新物品集獲取模塊生成的新物品集進行第三預(yù)設(shè)次數(shù)的隨機抽樣，得到用戶的完全隨機物品列表；
推薦模塊，用于將類別個性化物品列表和完全隨機物品列表進行合并，并隨機打散，得到用戶最終的推薦列表，將所述推薦列表推薦給所述用戶。
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