[发明专利]基于用户兴趣的聚类方法和装置

权利要求书

1.一种基于用户兴趣的聚类方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

接收用户的基础属性数据；

接收用户的活跃度数据，包括用户在指定的时间段内的平均行为次数；

将用户的平均行为次数划分为多个等级区间，并将平均行为次数位于最高等级的用户对应的活跃度取值作为影响用户兴趣计算的活跃度数据的聚类中心点；

根据预先确定的影响用户兴趣计算的基础属性数据的聚类中心点和所述活跃度数据的聚类中心点，计算所述基础属性数据、用户的活跃度数据与相应的聚类中心点构成的向量的距离；

将所述距离与预设的阈值进行比较；

如果所述距离小于预设的阈值，判定所述用户属于所述兴趣的聚类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤将所述距离与预设的阈值进行比较前，所述方法还包括：

接收用户的行为数据；

计算所述基础属性数据、用户的活跃度数据和用户的行为数据与相应的聚类中心点构成的向量的距离；

所述步骤将所述距离与预设的阈值进行比较具体为：

计算基础属性数据、用户的活跃度数据、用户的行为数据与相应的聚类中心点构成的向量的距离，将所述计算的距离与预设的阈值进行比较。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述活跃度数据包括网页浏览次数、搜索数据次数、书签添加次数中一种或者多种，所述行为数据包括对于某一兴趣的总的行为次数在用户所有兴趣的总的行为次数的占比和/或某一兴趣的总的行为次数在用户所有兴趣的行为次数中的占比。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

量化影响用户兴趣计算的基础属性；

获取各量化的基础属性在所述基础属性中对应的用户的占比；

根据所述量化的基础属性和对应的用户的占比取乘积后求和，计算基础属性数据的聚类中心点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括根据聚类用户数量调整所述阈值的大小。

6.一种基于用户兴趣的聚类装置，其特征在于，所述装置包括：

第一接收单元，用于接收用户的基础属性数据；

第二接收单元，用于接收用户的活跃度数据，包括用户在指定的时间段内的平均行为次数；

第二计算单元，用于将用户的平均行为次数划分为多个等级区间，并将平均行为次数位于最高等级的用户对应的活跃度取值作为影响用户兴趣计算的活跃度数据的聚类中心点；根据预先确定的影响用户兴趣计算的活跃度数据的聚类中心点和所述活跃度数据的聚类中心点，计算所述基础属性数据、用户的活跃度数据与相应的聚类中心点构成的向量的距离；

比较单元，用于将所述距离与预设的阈值进行比较；

判定单元，用于如果所述距离小于预设的阈值，判定所述用户属于所述兴趣的聚类。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三接收单元，用于接收用户的行为数据；

第三计算单元，用于计算所述基础属性数据、用户的活跃度数据和用户的行为数据与相应的聚类中心点构成的向量的距离；

所述比较单元具体用于计算的基础属性数据、用户的活跃度数据、用户的行为数据与相应的聚类中心点构成的向量的距离，将所述计算的距离与预设的阈值进行比较。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述活跃度数据包括网页浏览次数、搜索数据次数、书签添加次数中的一种或者多种，所述行为数据包括对于某一兴趣的总的行为次数在用户所有兴趣的总的行为次数的占比和/或某一兴趣的总的行为次数在用户所有兴趣的行为次数中的占比。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二计算单元具体包括：

量化子单元，用于量化影响用户兴趣计算的基础属性；

占比获取子单元，用于获取各量化的基础属性在所述基础属性中对应的用户的占比；

聚类中心点计算子单元，用于根据所述量化的基础属性和对应的用户的占比取乘积后求和，计算基础属性数据的聚类中心点。