[发明专利]一种信息推荐方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种混合推荐方法及装置。

背景技术

随着信息化社会的发展，人们越来越习惯于使用是网络来进行社会活动，如，进行网上购物、通过网上银行缴费、网络即时通讯等。为了提高人们浏览网站时的体验，使用户可以快速找到想浏览的内容，通常提供网上服务的服务供应商，都会根据用户的行为数据在网站主页面上显示一些推荐信息。如，音乐网站向用户推荐歌曲、社交网站向用户推荐好友等。

推荐信息的推荐列表通常通过一些推荐算法计算得来，通常有两类推荐算法：基于信息内容的推荐和基于用户行为的推荐。前者由于不需要用户行为数据即可直接计算出推荐列表，但是推荐列表中的推荐结果不能针对用户喜好，准确率较低，后者虽然可以计算出较为准确的推荐列表，但是其准确度取决于用户的行为数据的多少，具有局限性。为了解决这两种推荐算法的弊端，现有技术中通常混合多种推荐算法的结果，计算得出混合推荐列表，其中，加权混合推荐方法由于其混合方式简单、易于融合推荐算法结果、使用灵活度高等优点成为人们常用的混合推荐方法。

而加权混合推荐方法得到的推荐列表是否能符合用户的喜好，即推荐列表中的推荐结果是否是用户需要的，其核心就取决于加权混合时各权重的配比。但是现有技术中，在对加权混合推荐方法中各权重进行设置时，通常是通过人工观察或者经验来设置、调整的。

这种通过人工观察或经验来进行权重的设置、调整方法，不仅需要耗费大量的人力和时间成本，而且得到的推荐列表的准确度也较差，另外，由于用户 的喜好并非固定不变的，而现有方法靠人工经验设置的权重在较长时间内均是固定的，所以当用户喜好改变时，现有方法就不能及时提供对应的信息。所以，现有技术中使用加权混合推荐方法得到的推荐列表难以符合用户的需求，导致用户为了找到自己想获取的信息，需要再次花费大量时间进行信息搜索，不仅浪费了网络资源，同时也增大了服务器压力。

发明内容

本申请实施例提供一种信息推荐方法及装置，用以解决现有技术中通过人工设置权重而得到的推荐列表不符合用户的需求，导致用户需要花费大量的时间再次进行搜索，浪费网络资源、增大服务器压力的问题。

本申请实施例提供的一种信息推荐的方法，包括：

确定用户的历史行为信息；

根据所述历史行为信息，分别确定若干个推荐信息组；

根据针对各推荐信息组预设的权重，确定推荐列表；

判断所述推荐列表是否满足预设的推荐条件；

若满足，则将所述推荐列表中包含的信息推荐给所述用户；

若不满足，则调整各推荐信息组的权重，并根据调整后的权重重新确定推荐列表，直到确定的推荐列表满足所述推荐条件，并将推荐列表中包含的信息推荐给所述用户为止。

本申请实施例提供的一种信息推荐的装置，包括：

行为确定模块，用于确定用户的历史行为信息；

信息组确定模块，用于根据所述历史行为信息，分别确定若干个推荐信息组；

混合模块，用于根据针对各推荐信息组预设的权重，确定推荐列表；

判断推荐模块，用于判断所述推荐列表是否满足预设的推荐条件，若满足，则将所述推荐列表中包含的信息推荐给所述用户，若不满足，则调整各推荐信 息组的权重，并指示所述混合模块根据调整后的权重重新确定推荐列表，直到所述混合模块确定的推荐列表满足所述推荐条件，并将推荐列表中包含的信息推荐给所述用户为止。

本申请实施例提供一种信息推荐的方法及装置，该方法根据用户的历史行为信息，采用不同的推荐算法，分别确定若干个推荐信息组，根据各推荐信息组对应的权重确定推荐列表，当该推荐列表是否满足预设的推荐条件时，对该推荐列表对应的推荐信息组的权重进行调整，并获得调整后的推荐列表，直到得到的推荐列表满足该预设的推荐条件时，将该推荐列表中的信息推荐给用户。上述信息推荐方法无需人工设置各推荐信息组的权重，可根据用户的历史行为数据自动调整各推荐信息组的权重，获得满足用户需求的推荐列表，因此可有效提高推荐列表的准确度，使得用户不必再花费大量的时间搜索信息，也节约了网络资源、减轻了服务器压力。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种信息推荐的过程；

图2为本申请实施例提供的一种信息推荐装置的结构示意图。

具体实施方式