[发明专利]一种确定用户对对象类型偏好度的方法和装置

说明书

本发明公开了一种确定用户对对象类型偏好度的方法和装置，涉及通信技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取样本信息；其中，样本信息包括用户属性、对象类型、各用户属性在各对象类型下的选择人数；对各用户属性在各对象类型下的选择人数进行归一化计算，得到各用户属性在各对象类型下的选择概率，以确定各用户属性在各对象类型下的偏好度，生成偏好度表；获取待查用户属性，依据待查用户属性在偏好度表中进行查询，确定与待查用户属性相关联的对象类型以及相应的偏好度。该实施方式通过用户属性对各对象类型的偏好来优化推荐产品排序，实现了对象类型的个性化推荐方法，满足了用户的偏好，提高了用户获取商品信息的效率。

技术领域

本发明涉及通讯技术领域，尤其涉及一种确定用户对对象类型偏好度的方法和装置。

背景技术

随着网络技术的快速发展，人们能够从网络上获取的信息越来越多，也越来越习惯利用这些信息来协助自己完成各项工作和生活事项。例如，用户在外出就餐前，经常会在网上查询餐馆和菜品，来决定去哪里就餐。

为满足用户的上述需求，在一些服务性平台中，往往需要去计算用户对商品品类的偏好度，以根据该偏好度实现向用户推荐商品或者商家的功能。

现有技术通常依据评价指标的相对优劣来对商品品类进行排序，再结合用户对各商品品类的权重配置，计算得到各商品品类在各用户属性下的综合得分，以此确定各用户属性对商品品类的偏好度。

作为一种可替代实施例，还可以设定有关商品品类/标签、用户属性/标签的标签体系，通过预定模型(例如隐语义模型)转换确定用户属性—商品品类的对应关系，对同一品类的商品求和得到各用户属性对各商品品类的偏好度。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

(1)基于主观的偏好计算方式，各评价指标的相对优劣排序、权重配置等都是通过人为完成的，导致所得到的结果更接近主观排序，而非客观事实，因此，推荐给用户的商品品类可能不符用户实际需求。

(2)基于标签的偏好计算方式，需要预先建立一套数据完整、相对完善的标签体系，因而，前期工作量较大，对于企业，所需要投入的人力成本较多。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种确定用户对对象类型偏好度的方法和装置，至少能够解决现有技术排序结果不符客观事实、成本消耗大的问题。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种确定用户对对象类型偏好度的方法，包括：获取样本信息；其中，所述样本信息包括用户属性、对象类型、各用户属性在各对象类型下的选择人数；对所述各用户属性在各对象类型下的选择人数进行归一化计算，得到各用户属性在各对象类型下的选择概率，以确定各用户属性在各对象类型下的偏好度，生成偏好度表；获取待查用户属性，依据所述待查用户属性在所述偏好度表中进行查询，确定与所述待查用户属性相关联的对象类型以及相应的偏好度。

可选地，所述对所述各用户属性在各对象类型下的选择人数进行归一化计算，得到各用户属性在各对象类型下的选择概率，以确定各用户属性在各对象类型下的偏好度，生成偏好度表包括：以用户属性为基准，对同一用户属性在各对象类型下的选择人数进行归一化计算，得到各用户属性在各对象类型下的第一选择概率；以对象类型为基准，对各用户属性在同一对象类型下的所述第一选择概率进行归一化计算，得到各用户属性在各对象类型下的第二选择概率；确定所述各用户属性在各对象类型下的第二选择概率为所述各用户属性在各对象类型下的偏好度，生成偏好度表。