[发明专利]基于用户模型演进的推荐装置和方法

说明书

公开了一种基于用户模型演进的推荐装置和方法。所述装置推荐包括：用户模型建模单元，被配置为从一个或多个客户端装置接收用户日志信息，并基于每个客户端装置的用户的用户日志信息，为每个用户建立用户模型；演进模式分析单元，被配置为对每个用户的用户模型随时间的演进模式进行分析；推荐内容生成单元，被配置基于演进模式分析单元的分析结果来预测目标用户的用户模型演进趋势，产生与预测结果相应的推荐内容并将与预测结果相应的推荐内容发送给目标用户的客户端装置，其中，所述用户日志信息包括用户使用互联网时关于用户浏览行为的数据，其中，所述演进模式表示用户在不同时间段的兴趣偏好的变化。

技术领域

本申请涉及一种推荐装置和方法，更具体地讲，涉及一种基于用户模型演进的个性化推荐装置和方法。

背景技术

随着互联网技术的迅速发展，互联网上能够使用的服务数量急剧增加，人们在海量数据中寻找感兴趣的信息变得越发困难。因此，需要一种可根据每个用户的不同兴趣偏好，在用户进行搜索或网络浏览时为该用户推荐相应内容（例如，网页）的方法，从而为用户提供有针对性的个性化推荐服务。

现有的个性化推荐方法主要包括两种：内容推荐方法和协同过滤方法。基于内容的推荐方法适用于内容类别便于分辨和标注的情况。协同过滤方法通常基于用户历史数据，以用户对产品和/或服务的评价为基础向目标用户推荐其潜在感兴趣的产品和/或服务。

然而，现有的方法均是针对历史数据进行用户建模，并根据用户的历史和/或现有的兴趣偏好或行为进行推荐，这样只能反映出用户过去或已经存在的兴趣或行为模式，而没有考虑到用户的兴趣或行为的未来发展趋势。此外，现有的个性化推荐方法对于时间因素的考虑均是针对用户建模过程进行的，而并未将其扩展到对用户未来的兴趣或行为趋势的预测上。

发明内容

根据本发明的一方面，提供了一种基于用户模型演进的推荐装置，所述装置包括：用户模型建模单元，被配置为从一个或多个客户端装置接收用户日志信息，并基于每个客户端装置的用户的用户日志信息，为每个用户建立用户模型；演进模式分析单元，被配置为对每个用户的用户模型随时间的演进模式进行分析；推荐内容生成单元，被配置基于演进模式分析单元的分析结果来预测目标用户的用户模型演进趋势，产生与预测结果相应的推荐内容并将与预测结果相应的推荐内容发送给目标用户的客户端装置。所述用户日志信息可包括用户使用互联网时关于用户浏览行为的数据。所述演进模式可表示用户在不同时间段的兴趣偏好的变化。

所述用户模型建模单元可包括：日志信息存储模块，被配置为存储从客户端装置接收的用户日志信息；建模模块，被配置为从日志信息存储模块获取由日志信息存储模块在特定时间段内存储的每个用户的用户日志信息，并基于获取的每个用户的用户日志信息，为每个用户建立针对所述特定时间段的用户模型；用户模型存储模块，被配置为存储为每个用户建立的用户模型。

所述演进模式分析单元可包括：演进模式分析模块，被配置为使用所有用户的针对最近时间段建立的用户模型以及上一次的用户模型演进模式的分析结果，对每个用户的用户模型演进模式进行分析；演进分析结果存储模块，被配置为存储演进模式分析模块的分析结果。

所述推荐内容生成单元可包括：预测模块，被配置为在演进分析结果存储模块中搜索与目标用户具有最相似的用户模型演进模式的用户，使用搜索到的用户的用户模型演进模式来预测目标用户的用户模型演进趋势，并产生与预测结果相应的推荐内容；推荐内容存储模块，被配置为存储与预测结果相应的推荐内容；推荐内容同步模块，将存储的与预测结果相应的推荐内容发送给目标用户的客户端装置。

如果客户端装置收集的原始格式的用户日志信息被所述客户端装置转换为可传输格式之后发送到推荐装置，则所述用户模型建模单元还可包括：日志同步模块，被配置为将从客户端装置接收的可传输格式的用户日志信息转换回原始格式的用户日志信息，并将原始格式的用户日志信息存储在日志信息存储模块中。