[发明专利]一种基于信度网的资源推荐方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及资源推荐技术，特别涉及一种基于信度网的资源推荐方法和装置。

背景技术

推荐技术是指在用户访问系统资源时，通过研究用户的兴趣等，主动为其推荐还未访问的资源的技术。

目前几乎所有的大型电子商务系统都不同程度的使用了推荐技术，该技术有助于提高电子商务服务质量和用户的忠诚度等。

现有推荐方式主要为：根据特定领域的领域知识或通过数据挖掘方法生成规则，当用户访问系统资源时，根据用户已访问的资源情况以及所述规则推理出用户还未访问过但可能感兴趣的资源，根据规则的强度等进行排序后推荐给用户。

但是，上述方式在实际应用中会存在一定的问题，如：基本上所有的用户都使用统一的规则，因此推荐结果的个性化程度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于信度网的资源推荐方法和装置，能够提高推荐结果的个性化程度。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于信度网的资源推荐方法，包括：

A、在用户访问系统资源的过程中，当每次满足推荐条件时，则执行步骤B；

B、为用户建立基于信度网的用户兴趣模型；根据所建立的用户兴趣模型确定待推荐资源；按照用户感兴趣的程度由高到低的顺序对各待推荐资源进行排序，将排序后的结果推荐给用户。

一种基于信度网的资源推荐装置，包括：

控制模块，用于在用户访问系统资源的过程中，当每次满足推荐条件时，通知推荐模块执行自身功能；

所述推荐模块，用于为用户建立基于信度网的用户兴趣模型；根据所建立的用户兴趣模型确定待推荐资源；按照用户感兴趣的程度由高到低的顺序对各待推荐资源进行排序，将排序后的结果推荐给用户。

可见，采用本发明的技术方案，针对每个用户，分别为其建立基于信度网的用户兴趣模型，并根据所建立的用户兴趣模型进行资源推荐，从而提高了推荐结果的个性化程度。

附图说明

图1为本发明基于信度网的资源推荐方法实施例的流程图。

图2为一个有向无环图结构的示意图。

图3为另一个有向无环图结构的示意图。

图4为为某一用户建立的用户兴趣模型的示意图。

图5为本发明基于信度网的资源推荐装置实施例的组成结构示意图。

具体实施方式

针对现有技术中存在的问题，本发明中提出一种基于信度网的资源推荐方案，能够提高推荐结果的个性化程度。

为使本发明的技术方案更加清楚、明白，以下参照附图并举实施例，对本发明所述方案作进一步地详细说明。

图1为本发明基于信度网的资源推荐方法实施例的流程图。如图1所示，包括以下步骤：

步骤101：在用户访问系统资源的过程中，当每次满足推荐条件时，则执行步骤102。

当用户每访问一个新的资源时，即可生成一个数据，所述数据用于描述用户对系统中各资源的访问或评价情况。

假设系统中共存在3个资源，分别为资源1、资源2、资源3，用户访问了资源2，那么所生成的数据即可为(0，1，0)，如果用户同时访问了资源2和资源3，那么所生成的数据即可为(0，1，1)。

上述是以二值的0、1来表示资源是否被访问的，如果要体现对资源的评价情况，则需要用多值来表示，具体实现为本领域公知。

以下均以二值为例。

当每生成N个数据时，则执行一次步骤102，N为正整数。

步骤102：为用户建立基于信度网的用户兴趣模型；根据所建立的用户兴趣模型确定待推荐资源；按照用户感兴趣的程度由高到低的顺序对各待推荐资源进行排序，将排序后的结果推荐给用户。

本步骤的实现主要包括三个过程，第一个过程为建立基于信度网的用户兴趣模型，第二个过程为根据所建立的用户兴趣模型确定待推荐资源，第三个过程为按照用户感兴趣的程度由高到低的顺序对各待推荐资源进行排序，将排序后的结果推荐给用户。

所建立的用户兴趣模型的个数可以为一个，也可为多个，即两个以上，以下以建立一个用户兴趣模型为例，分别对上述各过程的具体实现进行详细说明。

1)第一个过程