[发明专利]故事推荐方法和故事推荐装置在审

专利信息
申请号: 201510842949.0 申请日: 2015-11-30
公开(公告)号: CN106815217A 公开(公告)日: 2017-06-09
发明(设计)人: 吴又;杨宇航;赵长冯;毛耀宗 申请(专利权)人: 北京云莱坞文化传媒有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100124 北京市朝阳区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 故事 推荐 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及互联网技术领域,尤其涉及一种故事推荐方法和推荐装置。

背景技术

现有相关故事作品推荐方法,主要由三种手段:一种是根据当前故事作品的文本内容,试图找到内容类似的其他故事作品,展现给用户一个根据文本相似性进行排序的列表;第二种是根据用户的属性信息,找到相似用户关注的故事作品,将对应的作品列表作为推荐结果展示给用户;第三种是根据用户的行为日志,找到用户经常同时查看的两个或多个故事作品,通过挖掘行为的频繁项,建立故事作品之间的关联关系,展现给用户一个列表,列表中根据关联关系的强弱来进行排序。

但是上述方法推荐的故事作品的相关性都较差,推荐效果不理想。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此,本发明的一个目的在于提出一种故事推荐方法,该方法可以提高推荐质量,获取用户感兴趣的故事。

本发明的另一个目的在于提出一种故事推荐装置。

本发明第一方面实施例提出的故事推荐方法,通过获取故事属性信息,并根据故事属性信息计算故事之间的相似性,获取基于内容相似的初步推荐结果。由于属性信息可以由故事内容进行提取,并根据相似性进行初步推荐,这解决了当接收新故事时推荐系统冷启动问题;另外,通过获取用户描述信息,并根据用户描述信息计算用户之间的相似性,获取基于用户相似的初步推荐结果,当有新用户加入到系统,可以挖掘与其相似的用户,并把相似用户感兴趣的故事推荐给新加入的用户,这解决了获取新用户数据时推荐系统冷启动问题。

本发明通过获取用户群体行为描述信息,构造混合策略推荐模型,该混合模型优化并结合了传统模型中常用的基于物品的协同过滤推荐模型和基于用户的协同过滤推荐模型,在对推荐分值优化的基础上,兼顾了两种模型各自的优点,提升了系统整体的多样性和准确性。另外通过获取用户个体行为描述信息,根据用户的点击行为作为推荐结果的反馈,可以分析出用户对于推荐结果的偏好。基于用户的协同过滤推荐能更好的满足用户的相关性需求,基于物品的协同过滤推荐能搞好的满足用户的个性化需求和多样性需求,在结合两种算法优势的基础上,根据用户的点击行为动态调整两种算法的推荐比例,让推荐结果根据用户的反馈自适应地调节,从而更好的满足用户对于推荐结果的满意度。

为达到上述目的,本发明第二方面实施例提出的故事推荐装置,包括:接收模块,用于接收故事和新用户;内容推荐模块,包括相似故事推荐子模块,用于获取故事属性信息,并根据故事属性信息获取基于内容相似的初步推荐结果;相似用户推荐子模块,根据用户描述信息获取基于用户相似的初步推荐结果;协同过滤推荐模块,包括混合策略推荐子模块,用于根据用户群体行为描述信息获取基于物品以及基于用户协同过滤推荐结果;动态调整子模块,利用用户个体的点击行为,动态调整不同推荐模型结果的比例,自适应用户的推荐偏好,从而更好的满足推荐结果的准确性和多样性;确定模块,用于从所述排序后的结果中选择预设个数的结果,确定为推荐故事。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解得到。

附图说明

图1是本发明一实施例提出的故事推荐方法的流程示意图。

图2是本发明一实施例提出的获取基于内容相似的初步推荐结果流程示意图。

图3是本发明一实施例提出的获取基于用户相似的初步推荐结果流程示意图见。

图4是本发明一实施例提出的混合推荐策略示意图。

图5是本发明一实施例提出的动态调整策略的流程示意图。

图6是本发明另一实施例提出的故事推荐装饰的结构示意图。

具体实施方式

下面详细􏰁述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的模块或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。相反, 本发明的实施例包括落入所附调权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

图1是本发明一实施例提出的故事推荐方法的流程示意图,该方法包括。

s11:接收故事和新用户。可以理解的是,本实施例可以由与后台系统连接具有数据录入功能的移动客户端或web产品实现,使用者向系统提交故事信息和用户信息。

s12:获取所述故事属性信息,并根据所述故事属性信息获取基于内容相似的初步推荐结果。

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