[发明专利]项目推荐方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及项目推荐技术，尤其涉及一种项目推荐方法和装置。

背景技术

随着互联网技术的发展与普及，互联网成为获取信息的重要途径，推荐装置能够从互联网海量数据信息中获取满足用户需求的项目以推荐给用户，因而日益成为技术焦点，这里的项目是指向用户推荐的对象，例如图书、新闻和应用软件等。现有推荐装置通常使用基于协同过滤推荐、基于内容推荐和基于知识推荐结合的方案进行项目推荐，主要存在以下问题：

基于协同过滤的推荐装置利用待评分项目与用户已使用的历史项目的相似度以及用户对已使用历史项目的评分，预测用户对待评分项目的评分，将评分高的项目推荐给用户，其中推荐装置利用项目的文本信息抽取关键词来计算相似度，一方面为了保持原有文本信息中所蕴含的语义信息，抽取关键词的维度比较高，导致不同待评分项目与用户历史项目的之间的相似度相近；另一方面，推荐装置直接利用抽取的关键词计算相似度，因此只能依靠不同项目出现的相同的关键词来表明项目之间的相似关系，无法识别不同项目中相同关键词的近义词或同义词，造成项目之间的相似度计算不准确的问题导致不同待评分项目与用户历史项目的之间的相似度相近，无法对待评分项目进行差异化评分；

现有推荐装置对时效要求高的项目与时效要求不高的项目的处理相同，从而无法将新生成的时效要求高的项目及时推荐给用户，甚至会推荐过时的或淘汰的项目。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种项目推荐方法和装置，能够准确地确定待评分项目与历史项目的相似度，提高对待评分项目的预测评分精度，并能将新生成的时效要求高的项目及时推荐给用户。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种项目推荐方法，所述方法包括：

获取项目的文本信息和评分信息；

根据所述项目的文本信息，确定基于所述项目的主题的语义特征向量；

将所述项目的评分确定为所述项目的历史特征向量，根据所述历史特征向量和所述语义特征向量，确定所述项目的特征向量，并根据所述特征向量确定所述项目中对应于用户的待评分项目的预测评分；

将预测评分最高的预设数量的待评分项目确定为向所述用户推荐的项目。

优选的，所述根据项目的文本信息，确定基于所述项目的主题的语义特征向量，包括：

根据所述项目的文本d，确定预设的K个主题在文本d上的分布θ_d为(θ_d1，θ_d2...θ_dK)，并将所述预设的K个主题在文本d上的分布θ_d确定为所述项目的语义特征向量。

优选的，所述根据所述项目的评分对应的历史特征向量、以及所述语义特征向量，确定所述项目的特征向量，包括：

将所述项目的评分确定为所述项目的历史特征向量V，根据所述历史特征向量和所述语义特征向量θ_d，确定所述项目的特征向量F为(V，θ_d)。

优选的，所述方法还包括：

根据给予所述项目评分的用户使用所述项目的平均时长T_v、所述项目的生成时间T_g和所述项目的更新时间T_u，确定所述项目的时间特征向量T为(T_v，T_g，T_u)；相应的，所述确定所述项目的特征向量，包括：根据所述历史特征向量V、所述语义特征向量θ_d和所述时间特征向量T，确定所述项目的特征向量F为(V，θ_d，T)。

优选的，所述根据所述确定的特征向量确定用户对所述项目中对应所述用户的待评分项目的预测评分，包括：

根据所述确定的特征向量F，确定所述项目中项目i与项目j的相似度sim(i，j)，根据所述确定的相似度sim(i，j)确定用户u对所述项目中对应用户u的待评分项目i的预测评分r_u，i为其中，S为所述项目的集合，k为项目集合S中的任一个项目，γ为预设权值，t为当前时间，t_u，k为项目k的生成时间，sim_i，k为项目i与项目k的相似度，r_u，k为用户u对项目k的评分。

本发明还提供了一种项目推荐装置，所述推荐装置包括：第一获取单元、第二确定单元、第三确定单元和第四确定单元；其中，

所述第一获取单元，用于获取项目的文本信息和评分信息；