一種多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法及服務(wù)器的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法及服務(wù)器，包括如下步驟：服務(wù)器獲取每個用戶在每個情境下對于不同的領(lǐng)域的偏好程度，并選擇偏好程度大于偏好程度閾值的領(lǐng)域作為偏好領(lǐng)域；服務(wù)器獲取每個用戶對于所有領(lǐng)域的所有內(nèi)容的偏好程度，并按照偏好程度由高到低進(jìn)行排序，得到偏好內(nèi)容列表；服務(wù)器在偏好內(nèi)容列表中依次選擇屬于偏好領(lǐng)域中的內(nèi)容，得到推薦內(nèi)容列表。本發(fā)明將情境信息融入推薦系統(tǒng)，迎合移動設(shè)備上推薦的情境敏感性；基于多領(lǐng)域推薦，減輕冷啟動問題，也能挖掘用戶其他領(lǐng)域潛在的興趣點；離線計算，預(yù)先生成計算好的偏好領(lǐng)域表和推薦物品列表，只需根據(jù)情境信息轉(zhuǎn)化查表找出偏好的領(lǐng)域，再查表找出該領(lǐng)域的推薦物品列表，速度快。
【專利說明】
一種多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法及服務(wù)器【
技術(shù)領(lǐng)域
】
[0001]本發(fā)明涉及一種多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法及服務(wù)器?！尽颈尘凹夹g(shù)】】
[0002]移動設(shè)備、社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展對推薦系統(tǒng)的變革產(chǎn)生了極大的影響。傳統(tǒng)的推薦方法推薦效果比較差，容易對用戶造成打擾，嚴(yán)重影響了用戶體驗。
[0003]專利文獻(xiàn)CN102208086 A公開了面向領(lǐng)域的個性化智能推薦系統(tǒng)及實現(xiàn)方法，其中，先把所有領(lǐng)域的物品整合為單一領(lǐng)域，產(chǎn)生推薦之后，用情境信息選擇領(lǐng)域再過濾出該領(lǐng)域的推薦物品。如，有電影，音樂和餐飲三個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，將三個領(lǐng)域的評分矩陣擴充為一個大的評分矩陣，用協(xié)同過濾等推薦方法產(chǎn)生初始推薦列表，然后用情境信息選出的領(lǐng)域過濾并且只保留該選出領(lǐng)域的推薦物品。
[0004]專利文獻(xiàn)CN104469430 A公開了基于上下文和群組組合的視頻推薦方法及系統(tǒng)， 其中，先把所有領(lǐng)域的物品整合為單一領(lǐng)域，產(chǎn)生推薦之后，用情境信息選擇領(lǐng)域再過濾出該領(lǐng)域的推薦物品。
[0005]專利文獻(xiàn)CN103106259 A公開了一種基于情境的移動網(wǎng)頁內(nèi)容推薦方法，其中，先把所有領(lǐng)域的物品整合為單一領(lǐng)域，產(chǎn)生推薦之后，用情境信息選擇領(lǐng)域再過濾出該領(lǐng)域的推薦物品?！?br/>【發(fā)明內(nèi)容】
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[0006]由于社交網(wǎng)絡(luò)和移動設(shè)備能獲取到更多的情境信息(如，時間，位置，社交關(guān)系等)，若按照傳統(tǒng)的推薦方法(如，內(nèi)容推薦，協(xié)同過濾)進(jìn)行推薦，由于沒有利用用戶的這些情境信息，推薦效果比較差。而事實上，在很多情況下移動設(shè)備對情境信息是高度敏感的。 因而，在移動設(shè)備上的推薦需要融入情境信息來改善推薦性能。
[0007]同時，隨著社交媒體企業(yè)的橫向發(fā)展和用戶信息共享，用戶在多個領(lǐng)域的信息能夠整合在一起，面向多個領(lǐng)域的內(nèi)容推薦成為可能。對用戶進(jìn)行基于多領(lǐng)域的內(nèi)容推薦，能大幅緩解單領(lǐng)域用戶信息量不足造成的冷啟動問題，同時挖掘用戶潛在的興趣(如，可以推薦用戶未涉足的領(lǐng)域的物品)，提升推薦的性能。
[0008]傳統(tǒng)的推薦方法不能適應(yīng)移動設(shè)備下的內(nèi)容推薦，主要體現(xiàn)在以下幾個方面:(1) 傳統(tǒng)的推薦方法在產(chǎn)生推薦的時候未納入情境信息，只根據(jù)用戶信息，物品信息，購買信息，瀏覽信息等來產(chǎn)生推薦，這種方式忽略了移動用戶對情境信息的敏感性，很可能得到不滿足當(dāng)前情境的推薦。(2)對于多個領(lǐng)域，傳統(tǒng)的推薦方法認(rèn)為不同的領(lǐng)域是獨立的，因此只利用當(dāng)前領(lǐng)域的信息推薦當(dāng)前領(lǐng)域的物品。如果當(dāng)前領(lǐng)域用戶的信息量很少，得到的推薦效果會很差，冷啟動問題很嚴(yán)峻。(3)用戶的興趣是多方面的，孤立每個領(lǐng)域進(jìn)行推薦不能挖掘用戶潛在的其他領(lǐng)域的興趣愛好。
[0009]為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法及服務(wù)器，以提高推薦效果。
[0010]—種多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法，包括如下步驟:
[0011]獲取用于偏好領(lǐng)域步驟，服務(wù)器計算每個用戶在每個情境下對于不同的領(lǐng)域的偏好程度，并選擇偏好程度大于設(shè)定的偏好程度閾值的領(lǐng)域作為偏好領(lǐng)域；
[0012]獲取偏好內(nèi)容列表步驟，所述服務(wù)器獲取每個用戶對于所有領(lǐng)域的所有內(nèi)容的偏好程度，并按照偏好程度由高到低進(jìn)行排序，得到偏好內(nèi)容列表；
[0013]獲取推薦列表步驟，所述服務(wù)器在所述偏好內(nèi)容列表中依次選擇屬于偏好領(lǐng)域中的內(nèi)容，得到推薦內(nèi)容列表。[〇〇14] 優(yōu)選地，[〇〇15] 還包括如下步驟:[〇〇16]發(fā)送推薦列表步驟，所述服務(wù)器接收客戶端發(fā)送的當(dāng)前情境信息，在所述推薦列表中查找對應(yīng)所述當(dāng)前情境信息的推薦內(nèi)容列表，并將對應(yīng)的推薦內(nèi)容列表發(fā)送給客戶端。
[0017]優(yōu)選地，
[0018]所述情境信息采用層次結(jié)構(gòu)表示。
[0019]優(yōu)選地，
[0020]所述情境信息包括時間和/或位置。
[0021]優(yōu)選地，
[0022]服務(wù)器根據(jù)用戶瀏覽不同領(lǐng)域的內(nèi)容的記錄，定期執(zhí)行獲取偏好領(lǐng)域步驟、獲取偏好內(nèi)容列表步驟和獲取推薦列表步驟。[〇〇23]本發(fā)明還提供了一種多領(lǐng)域內(nèi)容推薦服務(wù)器，包括:[〇〇24]獲取用戶偏好領(lǐng)域單元，用于獲取每個用戶在每個情境下對于不同的領(lǐng)域的偏好程度，并選擇偏好程度大于設(shè)定的偏好程度閾值的領(lǐng)域作為偏好領(lǐng)域；
[0025]獲取偏好內(nèi)容列表單元，用于獲取每個用戶對于所有領(lǐng)域的所有內(nèi)容的偏好程度，并按照偏好程度由高到低進(jìn)行排序，得到偏好內(nèi)容列表；
[0026]獲取推薦列表單元，用于在所述偏好內(nèi)容列表中依次選擇屬于偏好領(lǐng)域中的內(nèi)容，得到推薦內(nèi)容列表。[0〇27] 優(yōu)選地，
[0028] 還包括:[〇〇29]發(fā)送推薦列表單元，用于接收客戶端發(fā)送的當(dāng)前情境信息，在所述推薦列表中查找對應(yīng)所述當(dāng)前情境信息的推薦內(nèi)容列表，并將對應(yīng)的推薦內(nèi)容列表發(fā)送給客戶端。
[0030] 優(yōu)選地，[0031 ]所述情境信息采用層次結(jié)構(gòu)表示。[〇〇32] 優(yōu)選地，
[0033]根據(jù)用戶瀏覽不同領(lǐng)域的內(nèi)容的記錄，每隔一段時間觸發(fā)獲取用戶偏好領(lǐng)域單元、獲取偏好內(nèi)容列表單元和獲取推薦列表單元工作。[〇〇34] 優(yōu)選地，
[0035]所述情境信息包括且不限于時間和/或位置。[〇〇36]本發(fā)明的有益效果是:
[0037]本發(fā)明將情境信息融入推薦系統(tǒng)，迎合移動設(shè)備上推薦的情境敏感性;基于多領(lǐng)域推薦，減輕冷啟動問題，也能挖掘用戶其他領(lǐng)域潛在的興趣點；離線計算，預(yù)先生成計算好的偏好領(lǐng)域表和推薦內(nèi)容列表(每隔一段時間更新一次)，推薦時只需將客戶端獲取到的每個用戶當(dāng)前所處于的情境轉(zhuǎn)化并查偏好領(lǐng)域表找出偏好的領(lǐng)域，再查表找出該領(lǐng)域的推薦內(nèi)容列表，速度快?！尽靖綀D說明】】
[0038]圖1是本發(fā)明一種實施例的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法流程圖
[0039]圖2是本發(fā)明一種實施例的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法示意圖
[0040]圖3是本發(fā)明一種實施例的情境結(jié)構(gòu)示意圖
[0041]圖4是本發(fā)明一種實施例的情境結(jié)構(gòu)示意圖【【具體實施方式】】[〇〇42]以下對發(fā)明的較佳實施例作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0043]如圖1所示，一種實施例的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法，包括如下步驟:
[0044]S1、服務(wù)器計算每個用戶在每個情境下對于不同的領(lǐng)域的偏好程度，并選擇偏好程度大于設(shè)定的偏好程度閾值的領(lǐng)域作為偏好領(lǐng)域，滿足條件的領(lǐng)域可能有一個或者若干個。
[0045]每個用戶通過客戶端瀏覽不同領(lǐng)域的內(nèi)容，服務(wù)器可以獲得每個用戶的瀏覽記錄。例如，用戶通過其賬號登陸了某個團購平臺，用戶在團購平臺上瀏覽了電影、美食、旅游、酒店、休閑等領(lǐng)域，而在電影領(lǐng)域中，用戶又瀏覽了電影1、電影2…電影n，在美食領(lǐng)域中，用戶瀏覽了食物1、食物2…食物n，因此，服務(wù)器可以獲取用戶瀏覽的所有領(lǐng)域的所有內(nèi)容的記錄。[〇〇46]情境，指在一定時間內(nèi)各種情況的相對的或結(jié)合的境況。情境可以是時間、位置等，也可以是時間和位置等的綜合。例如，情境為時間的情況下，某個用戶在上午時段可能更多瀏覽電影領(lǐng)域的內(nèi)容，而在傍晚時段更多瀏覽美食領(lǐng)域的內(nèi)容，而情境為位置的情況下，某個用戶在地點1可能更多瀏覽美食領(lǐng)域的內(nèi)容，而在地點2可能更多瀏覽休閑領(lǐng)域的內(nèi)容等等。因此，用戶在不同情境下對不同領(lǐng)域的偏好程度可能是不同的。
[0047]服務(wù)器計算每個用戶在每個情境下對應(yīng)不同的領(lǐng)域的偏好程度，具體可以按照如下方式:例如，給定每個情境，分別統(tǒng)計這個情境下瀏覽的不同領(lǐng)域的內(nèi)容的次數(shù)，然后分別計算每個領(lǐng)域瀏覽次數(shù)占總瀏覽次數(shù)的比例，從而確定在這個情境下對每個領(lǐng)域的偏好程度。
[0048]設(shè)定一個偏好程度閾值，選擇偏好程度大于設(shè)定的偏好程度閾值的領(lǐng)域作為偏好領(lǐng)域，從而可以確定用戶在這個情境下比較喜歡瀏覽的領(lǐng)域。
[0049]S2、獲取偏好內(nèi)容列表步驟，所述服務(wù)器獲取每個用戶對于所有領(lǐng)域的所有內(nèi)容的偏好程度，并按照偏好程度由高到低進(jìn)行排序，得到偏好內(nèi)容列表。
[0050]服務(wù)器獲取每個用戶在所有領(lǐng)域的所有內(nèi)容的瀏覽記錄，例如，電影領(lǐng)域的電影 1、電影2…電影n，美食領(lǐng)域的食物1、食物2…食物n，并將這些具體內(nèi)容混合在一個列表中， 然后計算用戶對這些具體內(nèi)容的偏好程度。此處的偏好程度可以采用跟前文的偏好程度相似的算法，或者現(xiàn)有的算法，例如內(nèi)容推薦+協(xié)同過濾混合。這樣，即可以獲得一個不區(qū)分領(lǐng)域的具體內(nèi)容的列表，也就是偏好內(nèi)容列表，其反應(yīng)了用戶對具體內(nèi)容的偏好程度。例如， 偏好內(nèi)容列表可能如下:
[0051]食物 1
[0052]電影3
[0053]休閑 2
[0054]食物 2
[0055]???
[0056]旅游 n
[0057]S3、獲取推薦列表步驟，所述服務(wù)器在所述偏好內(nèi)容列表中依次選擇屬于偏好領(lǐng)域中的內(nèi)容，得到推薦內(nèi)容列表，從而可以獲得每個用戶在每個情境下的推薦內(nèi)容列表。
[0058]S4、發(fā)送推薦列表步驟，所述服務(wù)器接收客戶端發(fā)送的當(dāng)前情境信息，在所述推薦列表中查找對應(yīng)所述當(dāng)前情境信息的推薦內(nèi)容列表，并將對應(yīng)的推薦內(nèi)容列表發(fā)送給客戶端。
[0059]用戶只需要發(fā)送少量的情境信息，服務(wù)器就可以推送推薦內(nèi)容列表，既節(jié)省了客戶端的流量，服務(wù)器基于查找的方法而不是實時計算推薦內(nèi)容列表的方法也降低了推薦的耗時，同時，減少對用戶的打擾，提高推薦效果。
[0060]服務(wù)器根據(jù)用戶瀏覽不同領(lǐng)域的內(nèi)容的記錄，每隔一段時間執(zhí)行獲取偏好領(lǐng)域步驟、獲取偏好內(nèi)容列表步驟和獲取推薦列表步驟，從而定期更新推薦內(nèi)容列表。
[0061]如圖3和4所示，所述情境信息可以采用層次結(jié)構(gòu)表示，這樣，可以方便根據(jù)需要對情境作出相應(yīng)層次的統(tǒng)計，例如當(dāng)情境為室內(nèi)時，其統(tǒng)計的范圍即為家里、公司和商場的總和，而情境為家里時，則只需要統(tǒng)計家里的瀏覽領(lǐng)域內(nèi)容即可。
[0062]以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實施只局限于這些說明。對于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明由所提交的權(quán)利要求書確定的專利保護(hù)范圍。
【主權(quán)項】
1.一種多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法，其特征是，包括如下步驟:獲取用戶偏好領(lǐng)域步驟，服務(wù)器計算每個用戶在每個情境下對于不同的領(lǐng)域的偏好程 度，并選擇偏好程度大于設(shè)定的偏好程度閾值的領(lǐng)域作為偏好領(lǐng)域；獲取偏好內(nèi)容列表步驟，所述服務(wù)器獲取每個用戶對于所有領(lǐng)域的所有內(nèi)容的偏好程 度，并按照偏好程度由高到低進(jìn)行排序，得到偏好內(nèi)容列表；獲取推薦列表步驟，所述服務(wù)器在所述偏好內(nèi)容列表中依次選擇屬于偏好領(lǐng)域中的內(nèi) 容，得到推薦內(nèi)容列表。2.如權(quán)利要求1所述的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法，其特征是，還包括如下步驟:發(fā)送推薦列表步驟，所述服務(wù)器接收客戶端發(fā)送的當(dāng)前情境信息，在所述推薦列表中 查找對應(yīng)所述當(dāng)前情境信息的推薦內(nèi)容列表，并將對應(yīng)的推薦內(nèi)容列表發(fā)送給客戶端。3.如權(quán)利要求1所述的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法，其特征是，所述情境信息采用層次結(jié)構(gòu)表示。4.如權(quán)利要求1所述的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法，其特征是，所述情境信息包括時間和/或位置。5.如權(quán)利要求1所述的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦方法，其特征是，服務(wù)器根據(jù)用戶瀏覽不同領(lǐng)域的內(nèi)容的記錄，每隔一段時間執(zhí)行獲取偏好領(lǐng)域步驟、 獲取偏好內(nèi)容列表步驟和獲取推薦列表步驟。6.—種多領(lǐng)域內(nèi)容推薦服務(wù)器，其特征是，包括:獲取用戶偏好領(lǐng)域單元，用于計算每個用戶在每個情境下對于不同的領(lǐng)域的偏好程 度，并選擇偏好程度大于設(shè)定的偏好程度閾值的領(lǐng)域作為偏好領(lǐng)域；獲取偏好內(nèi)容列表單元，用于獲取每個用戶對于所有領(lǐng)域的所有內(nèi)容的偏好程度，并 按照偏好程度由高到低進(jìn)行排序，得到偏好內(nèi)容列表；獲取推薦列表單元，用于在所述偏好內(nèi)容列表中依次選擇屬于偏好領(lǐng)域中的內(nèi)容，得 到推薦內(nèi)容列表。7.如權(quán)利要求6所述的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦服務(wù)器，其特征是，還包括:發(fā)送推薦列表單元，用于接收客戶端發(fā)送的當(dāng)前情境信息，在所述推薦列表中查找對 應(yīng)所述當(dāng)前情境信息的推薦內(nèi)容列表，并將對應(yīng)的推薦內(nèi)容列表發(fā)送給客戶端。8.如權(quán)利要求6所述的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦服務(wù)器，其特征是，所述情境信息采用層次結(jié)構(gòu)表示。9.如權(quán)利要求6所述的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦服務(wù)器，其特征是，根據(jù)用戶瀏覽不同領(lǐng)域的內(nèi)容的記錄，每隔一段時間觸發(fā)獲取用戶偏好領(lǐng)域單元、獲 取偏好內(nèi)容列表單元和獲取推薦列表單元工作。10.如權(quán)利要求1所述的多領(lǐng)域內(nèi)容推薦服務(wù)器，其特征是，所述情境信息包括時間和/或位置。
【文檔編號】G06F17/30GK105975522SQ201610280019
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年4月29日
【發(fā)明人】王智, 曾鋮淋
【申請人】清華大學(xué)深圳研究生院