[发明专利]基于情景感知组建模提供推荐的方法和装置

权利要求书

1.一种方法，包括：有助于(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号的处理和/或处理所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号，所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号至少部分地基于以下各项：

至少部分地基于关联于用户的用户行为信息与关联于一个或多个用户组的参考行为信息的相似度，对一个或多个相似度值的确定；

用以从与所述一个或多个用户组相关联的一个或多个推荐模型中选择的所述一个或多个相似度值的处理；以及

用以生成一个或多个用户推荐的所选择的一个或多个推荐模型的处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：

来自所述一个或多个相似度值之中的满足至少一个阈值相似度值的选择的一个或多个相似度值的确定；

其中所述一个或多个相似度值的所述处理基于所选择的一个或多个相似度值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述至少一个阈值相似度值由所述用户设置，基于所述一个或多个相似度值或其组合。

4.根据权利要求1至3中的任何一项所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：

用以生成所述一个或多个用户推荐的所选择的一个或多个推荐模型和所述一个或多个相似度值的处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其中至少部分地基于所述一个或多个推荐模型来确定所述一个或多个推荐，所述一个或多个推荐模型至少部分地基于所述一个或多个相似度值进行规格化。

6.根据权利要求1至5中的任何一项所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：

用于至少部分地基于与所述用户相关联的所述行为信息将所述用户与所述一个或多个用户组中的至少一个组相关联的确定。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述一个或多个组基于分类系统，并且所述关联至少部分地基于匹配预定义行为信息的所述用户行为信息。

8.根据权利要求6所述的方法，其中所述一个或多个组基于聚类系统，并且所述关联至少部分地基于主题模型分析、矩阵分解分析、k均值聚类分析、或其组合。

9.根据权利要求1至8中的任何一项所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下项：

至少部分地基于与所述用户相关联的所述行为信息的所述一个或多个用户组的所述一个或多个推荐模型的训练。

10.根据权利要求9所述的方法，其中用于所述一个或多个组的所述训练至少部分地基于与所述一个或多个组相关联的新用户的数量、与所述新用户相关联的行为信息、阈值时间段、或其组合而发生。

11.根据权利要求1至10中的任何一项所述的方法，其中所述行为信息包括：用户偏好、用户情景交互信息、或其组合。

12.根据权利要求1至11中的任何一项所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下各项：

用以形成所述一个或多个用户组的基于其它用户的相应的行为信息将所述其它用户的划分；以及

至少部分地基于所述其它用户的所述相应的行为信息的与所述一个或多个用户组相关联的所述参考行为信息的生成。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述(1)数据和/或(2)信息和/或(3)至少一个信号还至少部分地基于以下项：

至少部分地基于所述其它用户的所述相应的行为信息的所述一个或多个用户组的所述一个或多个推荐模型的训练。