個(gè)性化推薦方法及裝置制造方法
【專利摘要】提供了一種在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦方法及裝置，所述方法包括：獲得任一用戶的相關(guān)信息；根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)；接收該用戶針對(duì)該推薦的結(jié)果中的推薦依據(jù)的互動(dòng)性反饋操作；基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。采用本發(fā)明所述方法及裝置不僅能夠自動(dòng)獲得個(gè)性化的推薦結(jié)果及其相應(yīng)的推薦依據(jù)，而且能夠通過(guò)和用戶之間的互動(dòng)反饋機(jī)制，獲得用戶當(dāng)前所需，從而將推薦的結(jié)果針對(duì)用戶當(dāng)前所需進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，使得推薦結(jié)果進(jìn)一步貼合用戶所需，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。
【專利說(shuō)明】個(gè)性化推薦方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本申請(qǐng)涉及一種個(gè)性化推薦方法及裝置，尤其涉及一種能夠根據(jù)用戶當(dāng)前所需實(shí)時(shí)調(diào)整推薦結(jié)果的技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，各大網(wǎng)站開始紛紛推出個(gè)性化推薦生活服務(wù)，這些個(gè)性化推薦服務(wù)雖然也能夠根據(jù)用戶在網(wǎng)站中過(guò)往的訪問(wèn)記錄推薦給用戶最可能符合其興趣的信息(如:工作職位、旅游地點(diǎn)等等)，但是，給出的這些推薦數(shù)據(jù)往往非常稀疏、單一，只能從較少的維度來(lái)刻畫和了解一個(gè)用戶，很難充分判斷出用戶的屬性、消費(fèi)水平及興趣愛(ài)好等，因此推薦的結(jié)果是不充分的，甚至不夠準(zhǔn)確；此外，由于用戶的需求是在實(shí)時(shí)變化的，而這些個(gè)性化服務(wù)僅僅只能根據(jù)用戶的歷史行為對(duì)用戶的興趣和狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，不能根據(jù)用戶當(dāng)前所需對(duì)推薦策略進(jìn)行調(diào)整，因此推薦的結(jié)果不能準(zhǔn)確反映用戶的當(dāng)前所需。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提供一種個(gè)性化推薦方法和裝置，不僅能夠自動(dòng)獲得個(gè)性化的推薦結(jié)果及其相應(yīng)的推薦依據(jù)，而且能夠通過(guò)和用戶之間的互動(dòng)反饋機(jī)制，獲得用戶當(dāng)前所需，從而將推薦的結(jié)果針對(duì)用戶當(dāng)前所需進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，使得推薦結(jié)果進(jìn)一步貼合用戶所需，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。
[0004]據(jù)本發(fā)明的一方面，提供一種在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦方法，包括:獲得任一用戶的相關(guān)信息；根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)；接收該用戶針對(duì)該推薦的結(jié)果中的推薦依據(jù)的互動(dòng)性反饋操作；基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0005]優(yōu)選地，獲得任一用戶的相關(guān)信息的步驟包括:從預(yù)置的個(gè)體推薦資源獲得該用戶的相關(guān)信息，所述個(gè)體推薦資源中包括至少一個(gè)用戶的相關(guān)信息。
[0006]優(yōu)選地，所述推薦依據(jù)為與地域?qū)嶓w相應(yīng)的至少一個(gè)維度的人群分布信息，所述人群分布信息為至少一個(gè)維度的人群針對(duì)地域?qū)嶓w所占的比例。
[0007]優(yōu)選地，向向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)的步驟包括:從預(yù)置的地域推薦資源中獲得至少一個(gè)與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，所述地域推薦資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w及地域?qū)嶓w的描述信息；從預(yù)置的群體用戶資源中獲得與獲得的地域?qū)嶓w相應(yīng)的人群分布信息，所述人群用戶資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w的至少一個(gè)維度的人群分布信息；將獲得的地域?qū)嶓w確定為向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，并且將獲得的人群分布信息確定為所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0008]優(yōu)選地，更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)的步驟包括:基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新該用戶的相關(guān)信息；依據(jù)更新的用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0009]優(yōu)選地，該用戶的相關(guān)信息包括以下信息中的至少一個(gè):用戶的基本屬性、用戶的興趣以及用戶的狀態(tài)。
[0010]據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦裝置，包括:用戶信息獲取單元，用于獲得任一用戶的相關(guān)信息；地域?qū)嶓w推薦單元，用于根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)；用戶接口單元，用于接收該用戶針對(duì)該推薦的結(jié)果中的推薦依據(jù)的互動(dòng)性反饋操作；推薦更新單元，用于基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0011]優(yōu)選地，所述用戶信息獲取單元從預(yù)置的個(gè)體推薦資源獲得該用戶的相關(guān)信息，所述個(gè)體推薦資源中包括至少一個(gè)用戶的相關(guān)信息。
[0012]優(yōu)選地，所述推薦依據(jù)為與地域?qū)嶓w相應(yīng)的至少一個(gè)維度的人群分布信息，所述人群分布信息為至少一個(gè)維度的人群針對(duì)地域?qū)嶓w所占的比例。
[0013]優(yōu)選地，所述地域?qū)嶓w推薦單元根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，從預(yù)置的地域推薦資源中獲得至少一個(gè)與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，所述地域推薦資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w及其相應(yīng)的描述信息；從預(yù)置的群體用戶資源中獲得與獲得的地域?qū)嶓w相應(yīng)的人群分布信息，所述人群用戶資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w的至少一個(gè)維度的人群分布信息；將獲得的地域?qū)嶓w確定為向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，并且將獲得的人群分布信息確定為所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0014]優(yōu)選地，所述推薦更新單元基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新該用戶的相關(guān)信息；依據(jù)更新的用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0015]優(yōu)選地，該用戶的相關(guān)信息包括以下信息中的至少一個(gè):用戶的基本屬性、用戶的興趣以及用戶的狀態(tài)。
[0016]有益效果
[0017]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn):本發(fā)明不僅能夠自動(dòng)獲得個(gè)性化的推薦結(jié)果及其相應(yīng)的推薦依據(jù)，而且能夠通過(guò)和用戶之間的互動(dòng)反饋機(jī)制，獲得用戶當(dāng)前所需，從而將推薦的結(jié)果針對(duì)用戶當(dāng)前所需進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，使得推薦結(jié)果進(jìn)一步貼合用戶所需，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0018]通過(guò)下面結(jié)合附圖進(jìn)行的描述，本發(fā)明的上述和其他目的和特點(diǎn)將會(huì)變得更加清楚，其中:
[0019]圖1是示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦的方法的流程圖；
[0020]圖2是示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0021]圖3是示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的整體實(shí)現(xiàn)流程圖；[0022]圖4是示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的線上互動(dòng)觸發(fā)的具體流程圖；
[0023]圖5a?5c是示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的預(yù)定的推薦主題為旅游的推薦界面的不意圖；
[0024]圖6a?6b是示出根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的預(yù)定的推薦主題為求職的推薦界面的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025]以下，將參照附圖來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施例。
[0026]圖1示出了本發(fā)明一種在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦的方法的優(yōu)選實(shí)施例的流程圖。圖2示出的一種在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦的裝置可用于實(shí)現(xiàn)圖1中所述的方法。
[0027]參照?qǐng)D1，在110中，所述裝置獲得任一用戶的相關(guān)信息。
[0028]其中，用戶的相關(guān)信息可以用戶的基本屬性，也可以是用戶的興趣以及用戶的狀態(tài)，還可以是這些信息的任意組合。例如，用戶的基本屬性可以是性別、年齡、居住地、職業(yè)等，用戶的興趣可以是娛樂(lè)、電影、小說(shuō)等愛(ài)好，用戶的狀態(tài)可以是用戶當(dāng)前的旅游傾向、求職狀態(tài)等信息。
[0029]具體地，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施例，所述裝置獲得任一用戶的相關(guān)信息的具體步驟為:所述裝置從預(yù)置的個(gè)體推薦資源獲得該用戶的相關(guān)信息，該個(gè)體推薦資源中包括至少一個(gè)用戶的相關(guān)信息。
[0030]需要說(shuō)明的是，預(yù)置的個(gè)體推薦資源可以是所述裝置在線下從用戶在線上訪問(wèn)的日志記錄中獲得的個(gè)體用戶模型。為了能夠從更多的維度刻畫用戶，所述裝置可通過(guò)獲取用戶在多個(gè)線上產(chǎn)品(如:搜索、貼吧、知道、圖片、視頻等)的點(diǎn)擊、搜索、瀏覽等個(gè)體用戶行為數(shù)據(jù)來(lái)挖掘分析該用戶的性別、年齡、居住地、興趣愛(ài)好、消費(fèi)水平以及各種需求意圖等各種用戶特征以及各個(gè)用戶特征對(duì)刻畫該用戶的權(quán)重分布信息，所述裝置根據(jù)這些挖掘出來(lái)的這些個(gè)人屬性數(shù)據(jù)及權(quán)重信息構(gòu)建個(gè)體用戶模型。
[0031]具體實(shí)施時(shí)，所述裝置可在線下采用各種個(gè)體用戶挖掘技術(shù)從用戶在線上訪問(wèn)的日志記錄中獲得的個(gè)體用戶模型，對(duì)此本發(fā)明不作限制，只要挖掘出來(lái)的數(shù)據(jù)能夠從盡可能多的維度刻畫用戶即可。
[0032]在120中，所述裝置根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0033]其中，推薦依據(jù)為與地域?qū)嶓w相應(yīng)的至少一個(gè)維度的人群分布信息，所述人群分布信息為至少一個(gè)維度的人群針對(duì)地域?qū)嶓w所占的比例。
[0034]具體地，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施例，所述裝置向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)的具體步驟為:所述裝置根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，從預(yù)置的地域推薦資源中獲得至少一個(gè)與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，所述地域推薦資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w及其相應(yīng)的描述信息；從預(yù)置的群體用戶資源中獲得與獲得的地域?qū)嶓w相應(yīng)的人群分布信息，所述人群用戶資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w的至少一個(gè)維度的人群分布信息；將獲得的地域?qū)嶓w確定為向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，并且將獲得的人群分布信息確定為所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0035]需要說(shuō)明的是，預(yù)置的地域推薦資源可以是所述裝置在線下從互聯(lián)網(wǎng)中的各種網(wǎng)頁(yè)資源中獲得地域知識(shí)模型，所述裝置可通過(guò)獲取互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)資源來(lái)挖掘各個(gè)地域?qū)嶓w及其相應(yīng)的描述信息，其相應(yīng)的描述信息可以是該地域?qū)嶓w的名稱、地理位置、知識(shí)簡(jiǎn)介等各種地域特征，所述裝置根據(jù)這些挖掘出來(lái)的描述信息構(gòu)建地域知識(shí)模型，并將這些描述信息用作個(gè)性化推薦時(shí)的標(biāo)注數(shù)據(jù)。例如，所述裝置可以從一些美食點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站中挖掘出來(lái)的實(shí)體餐館名及其具體地址、提供的各種菜品及其價(jià)位等各種描述信息，并將這些信息作為推薦依據(jù)向用戶進(jìn)行推薦。
[0036]具體實(shí)施時(shí)，所述裝置可采用各種知識(shí)資源挖掘技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)中的各種網(wǎng)頁(yè)資源中獲得地域知識(shí)模型，對(duì)此本發(fā)明不作限制，只要挖掘出來(lái)的地域知識(shí)數(shù)據(jù)能夠盡可能地豐富地域推薦資源即可。
[0037]還需要說(shuō)明的是，預(yù)置的群體用戶資源可以是所述裝置在線下從構(gòu)建的個(gè)體用戶模型和地域知識(shí)模型中獲得的群體用戶模型，群體用戶模型為各個(gè)地域?qū)嶓w的人群分布信息。為了能夠從更多的維度對(duì)人群進(jìn)行劃分，反映各個(gè)地域?qū)嶓w的人群分布情況，所述裝置需要統(tǒng)計(jì)具有相同特征信息的用戶人群分布數(shù)據(jù)，以建立起各個(gè)地域?qū)嶓w中個(gè)人與人群種類的關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，去過(guò)某個(gè)景點(diǎn)的用戶人群的消費(fèi)水平分布，職業(yè)分布，出發(fā)地分布等。具體地講，比如有60%的年輕人，30%的中年人，10%的老年人喜歡麗江(即地域?qū)嶓w)，通過(guò)采用這樣一種方式建立起來(lái)的群體用戶資源可作為推薦依據(jù)向用戶進(jìn)行展示，以幫助該用戶作出進(jìn)一步的判斷和選擇。再比如當(dāng)一個(gè)年輕人進(jìn)入一個(gè)旅游主題的個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，系統(tǒng)向年輕人推薦旅游地“麗江”這一地域?qū)嶓w的同時(shí)，還向年輕人展示與“麗江”有關(guān)的人群分布信息:有60%的年輕人選擇麗江，意味著大多數(shù)年輕人都喜歡麗江。
[0038]具體實(shí)施時(shí)，所述裝置可采用各種群體用戶挖掘技術(shù)從構(gòu)建的個(gè)體用戶模型和地域知識(shí)模型中獲得的群體用戶模型，對(duì)此本發(fā)明不作限制，只要能夠從盡可能多的維度劃分用戶群體，反映各個(gè)地域?qū)嶓w的人群分布狀況即可。
[0039]更為具體地，所述裝置根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，從預(yù)置的地域推薦資源中獲得至少一個(gè)與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w的具體步驟為:所述裝置從預(yù)置的地域推薦資源中獲得與預(yù)訂的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w資源；將獲得的地域?qū)嶓w資源與該用戶的相關(guān)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以便匹配出貼合用戶需求的地域資源。例如，如果預(yù)定的推薦主題為餐館，當(dāng)深圳地區(qū)的某個(gè)用戶的相關(guān)信息透露出該用戶對(duì)川菜感興趣時(shí)，所述裝置將用戶的相關(guān)信息與深圳地區(qū)的川菜館(即地域?qū)嶓w)資源進(jìn)行匹配關(guān)聯(lián)，從而向該用戶推薦出貼合用戶需求的餐館，與此同時(shí)，所述裝置還會(huì)將獲得的地域資源與群體用戶資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，從而給出推薦的餐館的人群分布數(shù)據(jù)。
[0040]在130中，所述裝置接收該用戶針對(duì)該推薦的結(jié)果中的推薦依據(jù)的互動(dòng)性反饋操作。
[0041]其中，該互動(dòng)性反饋操作可以是用戶在推薦依據(jù)的點(diǎn)擊操作，也可以是雙擊、拖拽等其他設(shè)備操作，對(duì)此本發(fā)明也不作限制，只要所述互動(dòng)性反饋操作能夠確定用戶選中的地域?qū)嶓w對(duì)應(yīng)的推薦依據(jù)即可。
[0042]在140中，所述裝置基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0043]具體地，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施例，所述裝置更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)的具體步驟為:所述裝置基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新該用戶的相關(guān)信息；依據(jù)更新的用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0044]具體實(shí)施時(shí)，所述裝置將根據(jù)用戶在所述推薦結(jié)果對(duì)應(yīng)的推薦依據(jù)上的操作(如:點(diǎn)擊等)提高該用戶操作的用戶相關(guān)信息的權(quán)重，同時(shí)降低其他沒(méi)有被操作的用戶相關(guān)信息的權(quán)重，然后返回120，以上一次的推薦結(jié)果為計(jì)算基礎(chǔ)，重新迭代并推薦出更加符合用戶當(dāng)前所需的地域?qū)嶓w及其相應(yīng)的推薦依據(jù)。例如，如果預(yù)定的推薦主題為求職，北京的某個(gè)用戶的個(gè)人背景為:計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)，求職意向地點(diǎn):北京地區(qū)，所述裝置將根據(jù)北京地區(qū)及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)為該用戶推薦北京西二旗百度公司程序員職位，同時(shí)還會(huì)給出與“北京西二旗百度公司”相應(yīng)的推薦依據(jù)，該推薦依據(jù)為百度公司的人群分布信息，如:在百度公司中，有60%的人具有計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)背景，10%的人具有計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)背景，30%的人具有數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)背景。由于該用戶本身也具有一些數(shù)據(jù)挖掘背景，此時(shí)他對(duì)數(shù)據(jù)挖掘這一領(lǐng)域更感興趣，于是他顯性的在推薦依據(jù)中點(diǎn)擊了 “數(shù)據(jù)挖掘”信息，此時(shí)所述裝置將根據(jù)該用戶的操作，提高數(shù)據(jù)挖掘的權(quán)重，降低計(jì)算機(jī)軟件的權(quán)重，然后在上一次推薦結(jié)果的基礎(chǔ)上重新迭代計(jì)算，以推薦出更加更符合用戶當(dāng)前興趣(數(shù)據(jù)挖掘)的職位或者公司。
[0045]圖3示出了本發(fā)明的整體實(shí)現(xiàn)流程圖。從圖中可以看出，本發(fā)明也可以由線下用戶行為挖掘流程310和線上用戶互動(dòng)觸發(fā)流程320兩部分組成。其中，線下用戶行為挖掘流程310主要用于在線下挖掘個(gè)體用戶模型311、群體用戶模型312以及地域知識(shí)模型313，挖掘出來(lái)的模型將分別用于給線上用戶互動(dòng)觸發(fā)流程320提供相應(yīng)的個(gè)體推薦資源321、群體用戶資源322以及地域推薦資源323，提供的各種資源將用戶在線上用戶互動(dòng)觸發(fā)流程320中向用戶進(jìn)行各種地域?qū)嶓w的推薦。
[0046]需要指出的是，由于個(gè)體推薦資源、群體用戶資源以及地域推薦資源還可以是預(yù)先挖掘好的個(gè)體用戶模型311、群體用戶模型312以及地域知識(shí)模型313，因此本發(fā)明也可以只是線上用戶互動(dòng)觸發(fā)流程320，對(duì)此本發(fā)明不作限制，凡在本發(fā)明基礎(chǔ)上的實(shí)施例的變形，都應(yīng)在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
[0047]圖4示出了本發(fā)明線上互動(dòng)觸發(fā)的具體流程圖。從圖中可以看出，所述裝置將根據(jù)個(gè)體推薦資源401中提供的個(gè)體用戶的相關(guān)信息，從地域推薦資源403獲得相應(yīng)的地域?qū)嶓w推薦結(jié)果，與此同時(shí)，所述裝置還通過(guò)群體用戶資源402獲得與該推薦結(jié)果相應(yīng)的推薦依據(jù)404，即與該用戶相關(guān)的人群分布信息，用戶通過(guò)該信息可以了解到相關(guān)人群的關(guān)注興趣和消費(fèi)策略，從而作出進(jìn)一步的互動(dòng)性反饋405操作，所述裝置根據(jù)該用戶的互動(dòng)性反饋405重新計(jì)算并推薦出更加符合用戶當(dāng)前所需的地域?qū)嶓w推薦結(jié)果。
[0048]通過(guò)上述實(shí)施過(guò)程，所述裝置在向用戶進(jìn)行推薦時(shí)，不僅不需要用戶輸入任何信息就可以得到個(gè)性化的推薦結(jié)果，而且用戶還可以通過(guò)推薦結(jié)果的推薦依據(jù)中的人群分布信息了解到用戶群體的的興趣和消費(fèi)策略，通過(guò)了解用戶群體對(duì)推薦結(jié)果的關(guān)注和消費(fèi)原因，可幫助用戶進(jìn)一步做出判斷和選擇，所述裝置根據(jù)用戶進(jìn)一步的選擇(即互動(dòng)性反饋)操作可實(shí)時(shí)調(diào)整推薦的策略，這樣的推薦裝置不僅考慮了個(gè)體用戶的歷史行為特征，而且還兼顧考慮了用戶的當(dāng)前所需，能夠隨時(shí)適應(yīng)用戶需求的變化，以進(jìn)一步保證推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[0049]圖5a?5c是示出了本發(fā)明預(yù)定的推薦主題為旅游的推薦界面的示意圖。
[0050]其中，在圖5a中所示的5A為用戶基本屬性，5B為用戶的興趣，5C為與用戶的狀態(tài)有關(guān)的各種特征屬性，為與“余杭”相應(yīng)的人群分布信息。通過(guò)這些信息可以看出，該用戶為一個(gè)年輕人，年齡大約在26歲左右，并且在展現(xiàn)了強(qiáng)烈的美食、攝影等興趣，因此當(dāng)用戶選擇“景點(diǎn)推薦”時(shí)，所述裝置為該用戶推薦了能夠滿足他這些相關(guān)信息的景點(diǎn)，如圖中所示的猴島、建德、余杭等地域?qū)嶓w，并同時(shí)在中顯示了與“余杭”相應(yīng)的人群分布信息，該信息顯示:70%的人關(guān)注“余杭”的美食、攝影和濕地，而美食、攝影和濕地也符合該用戶在中顯示的部分特征；75%的人選擇在5月、7月去“余杭”;有60%的人關(guān)注“余杭”，這些人包括青年、中年和中老年，而用戶符合年輕人這一特征；有30%的人關(guān)注“余杭”的絲綿、徑山茶和三家村藕粉，當(dāng)用戶選擇其他的地域?qū)嶓w時(shí)，所述裝置將會(huì)在界面中顯示與其他的地域?qū)嶓w相對(duì)應(yīng)的人群分布信息，該用戶通過(guò)這些信息可以了解到用戶群體對(duì)“余杭”的關(guān)注和消費(fèi)原因，然后基于這些信息作出進(jìn)一步的判斷和選擇。
[0051]在圖5b中，當(dāng)用戶在余杭的人群分布信息中顯性地點(diǎn)擊了“美食”和“攝影”這兩個(gè)特征詞時(shí)，表明用戶當(dāng)前對(duì)美食和攝影更感興趣，此時(shí)，所述裝置將根據(jù)用戶的點(diǎn)擊反饋操作重新計(jì)算并向用戶進(jìn)行推薦，從圖中可以看出，此時(shí)地圖中推薦的景點(diǎn)被所述裝置更新為:余杭、富春江、猴島等地域?qū)嶓w，與圖5a中推薦的地域?qū)嶓w有明顯不同。
[0052]在圖5c中，當(dāng)用戶選擇“酒店推薦”時(shí)，所述裝置為該用戶在地圖中推薦并顯示了時(shí)尚酒店、七天連鎖酒店、格林豪泰酒店等地域?qū)嶓w，并同時(shí)在圖5c中顯示了與“如家酒店連鎖”這一地域?qū)嶓w相應(yīng)的人群分布信息，該信息顯示:40%的人關(guān)注這家酒店的品牌;70%的人關(guān)注這家連鎖酒店；65%的人關(guān)注這家酒店附近的熱門景區(qū)。
[0053]圖6a?6b是示出了本發(fā)明預(yù)定的推薦主題為求職的推薦界面的示意圖。
[0054]其中，在圖6a中，所示的6A為用戶的基本屬性，6B為用戶的興趣(即求職意向)。所述裝置針對(duì)這些用戶信息為該用戶推薦了能夠滿足他這些相關(guān)信息的興趣點(diǎn)，并顯示與這些興趣點(diǎn)相應(yīng)的公司名6C，如:南京賽康交通實(shí)業(yè)有限公司、南京福佑物流有限公司等地域?qū)嶓w。同時(shí)還顯示了與“南京賽康交通實(shí)業(yè)有限公司”相應(yīng)的人群分布信息6D，該信息顯示:60%的人因?yàn)榻煌ü芾?、監(jiān)督檢驗(yàn)、交通安全管理、24小時(shí)輪班制、30min (到達(dá)上班地點(diǎn))而關(guān)注過(guò)該公司。
[0055]在圖6b中，當(dāng)用戶與“南京賽康交通實(shí)業(yè)有限公司”相應(yīng)的人群分布信息中點(diǎn)擊了“交通管理”、“監(jiān)督檢驗(yàn)”、“24小時(shí)輪班制”這兩個(gè)特征詞時(shí)，表明用戶當(dāng)前對(duì)具備交通管理、監(jiān)督檢驗(yàn)和24小時(shí)輪班制特征的工作地點(diǎn)更感興趣，此時(shí)，所述裝置將根據(jù)用戶的點(diǎn)擊反饋操作重新計(jì)算并向用戶進(jìn)行推薦，直至圖中顯示的興趣點(diǎn)符合用戶的當(dāng)前所需。
[0056]圖2示出了本發(fā)明一種在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦裝置的優(yōu)選實(shí)施例結(jié)構(gòu)框圖。
[0057]參照?qǐng)D2，所述裝置包括用戶信息獲取單元201、地域?qū)嶓w推薦單元202、用戶接口單元203和推薦更新單元204。
[0058]其中，用戶信息獲取單元201，用于獲得任一用戶的相關(guān)信息。
[0059]地域?qū)嶓w推薦單元202，用于根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0060]用戶接口單元203，用于接收該用戶針對(duì)該推薦的結(jié)果中的推薦依據(jù)的互動(dòng)性反饋操作。
[0061]推薦更新單元204，用于基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0062]其中，用戶的相關(guān)信息可以是用戶的基本屬性，也可以是用戶的興趣以及用戶的狀態(tài)，還可以是這些信息的任意組合。例如，用戶的基本屬性可以是性別、年齡、居住地、職業(yè)等，用戶的興趣可以是娛樂(lè)、電影、小說(shuō)等愛(ài)好，用戶的狀態(tài)可以是用戶當(dāng)前的旅游意圖、求職狀態(tài)等信息。
[0063]具體地，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施例，所述用戶信息獲取單元201從預(yù)置的個(gè)體推薦資源獲得該用戶的相關(guān)信息，所述個(gè)體推薦資源中包括至少一個(gè)用戶的相關(guān)信
肩、O
[0064]具體地，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施例，所述地域?qū)嶓w推薦單元202根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，從預(yù)置的地域推薦資源中獲得至少一個(gè)與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，所述地域推薦資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w及地域?qū)嶓w的描述信息；從預(yù)置的群體用戶資源中獲得與獲得的地域?qū)嶓w相應(yīng)的人群分布信息，所述人群用戶資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w的至少一個(gè)維度的人群分布信息；將獲得的地域?qū)嶓w確定為向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，并且將獲得的人群分布信息確定為所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0065]其中，推薦依據(jù)為該用戶的部分相關(guān)信息和與地域?qū)嶓w相應(yīng)的至少一個(gè)維度的人群分布信息。
[0066]更為具體地，所述地域?qū)嶓w推薦單元202根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，從預(yù)置的地域推薦資源中獲得至少一個(gè)與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w的具體處理為:所述裝置從預(yù)置的地域推薦資源中獲得與預(yù)訂的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w資源；將獲得的地域?qū)嶓w資源與該用戶的相關(guān)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以便匹配出貼合用戶需求的地域資源。
[0067]具體地，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施例，所述推薦更新單元204基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新該用戶的相關(guān)信息；依據(jù)更新的用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
[0068]其中，該互動(dòng)性反饋操作可以是用戶在所述推薦結(jié)果上的點(diǎn)擊操作，也可以是雙擊、拖拽等其他設(shè)備操作，對(duì)此本發(fā)明也不作限制，只要所述操作能夠確定用戶選中的地域?qū)嶓w或推薦依據(jù)即可。
[0069]由此可見，與現(xiàn)有技術(shù)相比本發(fā)明所述方法及裝置不僅能夠自動(dòng)獲得個(gè)性化的推薦結(jié)果及其相應(yīng)的推薦依據(jù)，而且能夠通過(guò)和用戶之間的互動(dòng)反饋機(jī)制，獲得用戶當(dāng)前所需，從而將推薦的結(jié)果針對(duì)用戶當(dāng)前所需進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，使得推薦結(jié)果進(jìn)一步貼合用戶所需，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。
[0070]需要指出，根據(jù)實(shí)施的需要，可將本申請(qǐng)中描述的各個(gè)步驟拆分為更多步驟，也可將兩個(gè)或一組步驟或者步驟的部分操作組合成新的步驟，以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的。
[0071]上述根據(jù)本發(fā)明的方法可在硬件、固件中實(shí)現(xiàn)，或者被實(shí)現(xiàn)為可存儲(chǔ)在記錄介質(zhì)(諸如CD R0M、RAM、軟盤、硬盤或磁光盤)中的軟件或計(jì)算機(jī)代碼，或者被實(shí)現(xiàn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)下載的原始存儲(chǔ)在遠(yuǎn)程記錄介質(zhì)或非暫時(shí)機(jī)器可讀介質(zhì)中并將被存儲(chǔ)在本地記錄介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)代碼，從而在此描述的方法可被存儲(chǔ)在使用通用計(jì)算機(jī)、專用處理器或者可編程或?qū)Ｓ糜布?諸如ASIC或FPGA)的記錄介質(zhì)上的這樣的軟件處理?？梢岳斫?，計(jì)算機(jī)、處理器、微處理器控制器或可編程硬件包括可存儲(chǔ)或接收軟件或計(jì)算機(jī)代碼的存儲(chǔ)組件(例如，RAM、ROM、閃存等)，當(dāng)所述軟件或計(jì)算機(jī)代碼被計(jì)算機(jī)、處理器或硬件訪問(wèn)并且執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)在此描述的處理方法。此外，當(dāng)通用計(jì)算機(jī)訪問(wèn)用于實(shí)現(xiàn)在此示出的處理的代碼時(shí)，代碼的執(zhí)行將通用計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)換為用于執(zhí)行在此示出的處理的專用計(jì)算機(jī)。
[0072]盡管已參照優(yōu)選實(shí)施例表示和描述了本發(fā)明，但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該理解，在不脫離由權(quán)利要求限定的本發(fā)明的精神和范圍的情況下，可以對(duì)這些實(shí)施例進(jìn)行各種修改和變換。
【權(quán)利要求】
1.一種在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦方法，包括: 獲得任一用戶的相關(guān)信息； 根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)； 接收該用戶針對(duì)該推薦的結(jié)果中的推薦依據(jù)的互動(dòng)性反饋操作； 基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲得任一用戶的相關(guān)信息的步驟包括: 從預(yù)置的個(gè)體推薦資源獲得該用戶的相關(guān)信息，所述個(gè)體推薦資源中包括至少一個(gè)用戶的相關(guān)信息。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述推薦依據(jù)為與地域?qū)嶓w相應(yīng)的至少一個(gè)維度的人群分布信息，所述人群分布信息為至少一個(gè)維度的人群針對(duì)地域?qū)嶓w所占的比例。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)的步驟包括: 根據(jù)該用戶 的相關(guān)信息，從預(yù)置的地域推薦資源中獲得至少一個(gè)與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，所述地域推薦資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w及地域?qū)嶓w的描述信息； 從預(yù)置的群體用戶資源中獲得與獲得的地域?qū)嶓w相應(yīng)的人群分布信息，所述人群用戶資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w的至少一個(gè)維度的人群分布信息； 將獲得的地域?qū)嶓w確定為向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，并且將獲得的人群分布信息確定為所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)的步驟包括: 基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新該用戶的相關(guān)信息； 依據(jù)更新的用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，該用戶的相關(guān)信息包括以下信息中的至少一個(gè):用戶的基本屬性、用戶的興趣以及用戶的狀態(tài)。
7.一種在終端設(shè)備中進(jìn)行個(gè)性化推薦裝置，包括: 用戶信息獲取單元，用于獲得任一用戶的相關(guān)信息； 地域?qū)嶓w推薦單元，用于根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)； 用戶接口單元，用于接收該用戶針對(duì)該推薦的結(jié)果中的推薦依據(jù)的互動(dòng)性反饋操作；推薦更新單元，用于基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述用戶信息獲取單元從預(yù)置的個(gè)體推薦資源獲得該用戶的相關(guān)信息，所述個(gè)體推薦資源中包括至少一個(gè)用戶的相關(guān)信息。
9.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述推薦依據(jù)為與地域?qū)嶓w相應(yīng)的至少一個(gè)維度的人群分布信息，所述人群分布信息為至少一個(gè)維度的人群針對(duì)地域?qū)嶓w所占的比例。
10.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述地域?qū)嶓w推薦單元根據(jù)該用戶的相關(guān)信息，從預(yù)置的地域推薦資源中獲得至少一個(gè)與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，所述地域推薦資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w及地域?qū)嶓w的描述信息；從預(yù)置的群體用戶資源中獲得與獲得的地域?qū)嶓w相應(yīng)的人群分布信息，所述人群用戶資源包括至少一個(gè)地域?qū)嶓w的至少一個(gè)維度的人群分布信息；將獲得的地域?qū)嶓w確定為向該用戶推薦的與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w，并且將獲得的人群分布信息確定為所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
11.如權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述推薦更新單元基于接收的互動(dòng)性反饋操作，更新該用戶的相關(guān)信息；依據(jù)更新的用戶的相關(guān)信息，向該用戶推薦與預(yù)定的推薦主題相關(guān)的地域?qū)嶓w及所述地域?qū)嶓w的推薦依據(jù)。
12.如權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，該用戶的相關(guān)信息包括以下信息中的至少一個(gè):用戶的基本屬性、用戶`的興趣以及用戶的狀態(tài)。
【文檔編號(hào)】G06Q30/02GK103631954SQ201310683780
【公開日】2014年3月12日 申請(qǐng)日期:2013年12月13日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月13日
【發(fā)明者】向偉, 徐倩, 林加新, 江煉鑫 申請(qǐng)人:百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司