[发明专利]用户偏好度量方法及装置

权利要求书

1.一种用户偏好度量方法，其特征在于，包括：

获得目标用户的行为访问向量；其中，所述行为访问向量中包含对各个预设网页的访问频率；

将所述目标用户的行为访问向量输入至预设的主题模型；所述主题模型包含预设用户与其行为访问向量及主题向量的对应关系；所述主题向量中包含有预设用户对预设网页对应的各个主题的偏好程度值；

获得所述主题模型输出的目标主题向量；

根据所述目标主题向量度量所述目标用户的偏好；

所述预设的主题模型为预先构建得到；

预先构建所述主题模型包括如下步骤：

获得各个预设用户访问所述各个预设网页的访问频率；

利用各个访问频率，构建所述各个预设用户所对应的行为访问向量；

基于所要构建的主题数N和所构建的各个行为访问向量，利用预设主题模型算法构建所述主题模型；

其中，所述主题模型中包括N个主题，以及与所述各个行为访问向量所对应的主题向量；其中，各个主题中均涵盖所述各个预设网页，且所述主题模型中记录有所述各个预设网页在各个主题中所占的权重值，其中，所述各个预设网页在所述各个主题中所占的权重值不完全相同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获得目标用户的行为访问向量之前，还包括：

获得目标用户的标识信息；

根据所述标识信息，判断所述目标用户是否为预设用户；

如果否，执行所述获得目标用户的行为访问向量的步骤；

如果是，将所述标识信息输入所述主题模型，获得所述主题模型输出的目标主题向量；执行所述根据所述目标主题向量度量所述目标用户的偏好的步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获得各个预设用户访问所述各个预设网页的访问频率前，所述方法还包括：

构建各个预设用户所对应的文本，其中，文本中记录有所对应的预定用户所访问过的预设网页；其中，文本中的每个预设网页作为所对应文本中的一个词；

相应地，所述获得各个预设用户访问所述各个预设网页的访问频率，包括：

计算所述各个预设用户所对应的文本中的各个预设网页出现的频率，以得到各个文本中的各个预设网页的访问频率，并将所述各个预设用户所对应的文本中未出现过的各个预设网页的访问频率设置为零。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述主题模型输出的目标主题向量，包括：

将所述各个主题中所涵盖的所述各个预设网页所占的权重值，分别与所述目标用户的行为访问向量中对应预设网页的访问频率进行加权求和计算，获得所述目标用户对所述各个主题的偏好程度值；

基于所述偏好程度值，获得所述目标主题向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述偏好程度值，获得所述目标主题向量为：

(主题1、主题2、……、主题N)＝(X₁、X₂、……、X_N)，其中，所述Xi表示所述目标用户对第i个主题的偏好程度值；

相应地，所述根据所述目标主题向量度量所述目标用户的偏好，包括：

利用所述X₁至X_N所对应的值，度量所述目标用户对各个主题的偏好。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述将所述各个主题中所涵盖的所述各个预设网页所占的权重值，分别与所述目标用户的行为访问向量中对应预设网页的访问频率进行加权求和计算的计算公式为：

其中，所述A表示所述预设网页，所述k表示第k个主题，所述p(A_i)表示所述目标行为访问向量中第i个预设网页的访问频率，所述p(A_i|主题_k)表示所述主题模型中第k个主题下第i个预设网页所占的权重值，所述v表示所述目标用户的行为访问向量中第v个预设网页，其中，所述i≤v，所述k∈(1，N)。