[發(fā)明專利]一種個性化的推薦物品冷啟動方法、裝置、設備及介質

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（設計）人: 李多海
• 申請（專利權）人: 上海二三四五網(wǎng)絡科技有限公司
• 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)權代理事務所(特殊普通合伙) 31330
• 代理人: 許蘭;姜波

本申請公開了一種個性化的推薦物品冷啟動方法及裝置，所述方法包括：獲取指定時間內(nèi)的新物品集；獲取用戶歷史的點擊行為數(shù)據(jù)集；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：類別個性化物品列表和完全隨機物品列表；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。本申請能綜合考慮新物品探索策略以及個性化策略，同時兼顧兩個不同的推薦目的。同時，本申請也能夠解決雙邊冷啟動的問題。

技術領域

本發(fā)明涉及網(wǎng)絡技術領域，尤其涉及一種個性化的推薦物品冷啟動方法、裝 置、設備及介質。

背景技術

互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和普及給用戶帶來了海量信息，滿足了用戶在信息時代的信息 需求。然而，隨著數(shù)據(jù)量的大幅增長，用戶在面對海量信息時，已經(jīng)無法迅速從 中獲得有價值的信息，為解決這一難題，推薦系統(tǒng)應用而生。它可以根據(jù)用戶的 興趣特點和行為，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。

新物品探索推薦以及個性化推薦是推薦召回算法的兩大類別，這兩大類別下 的大多數(shù)算法均各司其職，即各自處理本類別算法的目的，如只進行新物品探索、 只負責個性化推薦等。推薦系統(tǒng)中還存在雙邊冷啟動的問題，即為新用戶推薦了 隨機新物品，導致推薦效果較差的現(xiàn)象。

因此，如何提供一種更加優(yōu)化的推薦方案，既能夠綜合考慮新物品探索策略 以及個性化策略，同時兼顧兩個不同的推薦目的，又能夠解決雙邊冷啟動的問題， 以更好地服務用戶，成為當前亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種個性化的推薦物品冷啟動方法、裝置、設備及介 質，以解決上述技術背景中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案：

本申請第一個方面提供了一種個性化的推薦物品冷啟動方法，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)集中用戶的類別權重有放回抽 樣第一預設次數(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中對應類別的物品集合中隨機抽樣第二預設次數(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設次數(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。

優(yōu)選地，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。

優(yōu)選地，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。

優(yōu)選地，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。