[发明专利]推荐方法及装置

说明书

本申请提供一种推荐方法及装置。推荐方法包括：从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合；对用户集合进行抽样，以获得抽样用户；对抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表；根据相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。本申请可以高效的向网络服务提供商进行潜在用户的推荐。

【技术领域】

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种推荐方法及装置。

【背景技术】

随着互联网技术的发展，用户可以从网站上获取的网络服务越来越多。在用户浏览网站选择网络服务的过程中，网站推荐系统起着十分重要的作用，特别是对于不具有明确需求的用户，很可能会直接选择网站推荐系统所推荐的网络服务。基于此，目前各大网站都有自己的推荐系统，以向用户推荐网络服务，减少用户漫无目的的浏览、点击等行为，进而减轻网站服务器的负担，节约网络带宽资源，提升网站自身价值。

目前，各大网站最为常用的是基于协同过滤(Collaborative Filtering， CF)算法的向用户推荐网络服务，这样可以减少用户漫无目的的浏览、点击等行为，进而减轻网站服务器的负担，节约网络带宽资源，提升网站自身价值。实际上，网站除了可以向用户推荐网络服务之外，也可以从网络服务提供商的角度考虑，向网络服务提供商推荐潜在用户。但是，考虑到网站上用户数量较多，若直接基于协同过滤的算法进行潜在用户的推荐，其运算量较大，这会影响推荐效率。

【发明内容】

本申请的多个方面提供一种推荐方法及装置，用以高效的向网络服务提供商进行潜在用户的推荐。

本申请的一方面，提供一种推荐方法，包括：

从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合；

对所述用户集合进行抽样，以获得抽样用户；

对所述抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表；

根据所述相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向所述待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。

本申请的另一方面，提供一种推荐装置，包括：

获取模块，用于从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合；

抽样模块，用于对所述用户集合进行抽样，以获得抽样用户；

相似处理模块，用于对所述抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表；

推荐模块，用于根据所述相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向所述待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。

在本申请中，预先设定第一关联项，通过该第一关联项获得关联用户，即从网络系统中获取对该第一关联项发生过网络行为的用户集合；考虑到该用户集合的数量较多，其运算量会很大，为了降低运算量，对用户集合进行抽样，获得抽样用户，然后对抽样用户进行相似处理，获得相似用户列表，之后根据网络服务提供商的至少一个核心用户和所获得的相似用户列表，向网络服务提供商进行潜在用户的推荐。其中，由于抽样后得到抽样用户的数量相对较少，运算量减少了，运算速度相对提高，因此可以高效的向网络服务提供商进行潜在用户的推荐。

【附图说明】

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一实施例提供的推荐方法的流程示意图；

图2为本申请一实施例提供的基于热门商品关联的用户集合的示意图；