[发明专利]推荐方法及装置

权利要求书

1.一种推荐方法，其特征在于，包括：

根据待推荐用户，确定至少一个候选商户；

获取所述至少一个候选商户各自对应的至少一个用户的修正评价值，所述修正评价值是按照推荐场景下的时间影响特性对初始评价值修正得到的；所述推荐场景下的时间影响特性为：时间因素对推荐过程的正向影响随时间增长的特性；

基于所述至少一个候选商户各自对应的至少一个用户的修正评价值，向所述待推荐用户推荐商户；

其中，获取所述至少一个候选商户各自对应的至少一个用户的修正评价值，包括：

将第一用户-商户初始评价矩阵中各商品评价值序列与各自对应的时间修正因子序列相乘，以预先构建用户-商户修正评价矩阵；其中，所述商品评价值序列中，每个商品评价值对应的时间修正因子为：当前时间和所述商品评价值对应的网络行为发生时间之间的差的绝对值与所述推荐场景下的时间周期的比值；

从预先构建的所述用户-商户修正评价矩阵中，获取所述至少一个候选商户各自对应的至少一个用户的修正评价值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户-商户修正评价矩阵包括系统中多个商户各自对应的至少一个用户的修正评价值，所述多个商户包含所述至少一个候选商户。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，预先构建用户-商户修正评价矩阵，包括：

基于系统中存在的用户针对商品的网络行为信息，构建第一用户-商品评价矩阵；

对所述第一用户-商品评价矩阵进行维度切换，以获得第一用户-商户初始评价矩阵，所述第一用户-商户初始评价矩阵包括所述多个商户各自对应的至少一个用户的商品评价值序列；

将第一用户-商户初始评价矩阵中各商品评价值序列与各自对应的时间修正因子序列相乘，以预先构建用户-商户修正评价矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第一用户-商户初始评价矩阵中商户S_k对应的用户U_a的商品评价值序列其对应的网络行为发生时间序列为根据所述推荐场景下的时间影响特性以及所述网络行为发生时间序列计算所述商品评价值序列对应的时间修正因子序列包括：

根据公式计算所述商品评价值序列对应的时间修正因子序列中的时间修正因子；

表示所述商品评价值序列中评价值对应的时间修正因子，1≤j≤n，j和n是自然数；

T_now表示当前时间；

T_period表示所述推荐场景下的时间周期；

表示评价值对应的网络行为发生时间。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述商品评价值序列与其对应的时间修正因子序列相乘，以获得所述用户-商户修正评价矩阵中商户S_k对应的用户U_a的修正评价值，包括：

根据公式计算所述商户S_k对应的用户U_a的修正评价值；

v′_ak表示所述商户S_k对应的用户U_a的修正评价值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少一个候选商户各自对应的至少一个用户的修正评价值，包括：

基于系统中存在的用户针对所述至少一个候选商户提供的商品的网络行为信息，构建第二用户-商品评价矩阵；

对所述第二用户-商品评价矩阵进行维度切换，以获得第二用户-商户初始评价矩阵，所述第二用户-商户初始评价矩阵包括所述至少一个候选商户各自对应的至少一个用户的商品评价值序列；

根据所述推荐场景下的时间影响特性对所述第二用户-商户初始评价矩阵进行修正，以获得用户-候选商户修正评价矩阵，所述用户-候选商户修正评价矩阵包括所述至少一个候选商户各自对应的至少一个用户的修正评价值。