[发明专利]基于相似度的推荐方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于相似度的推荐方法，其特征在于，包括：

当获取到推荐请求时确定目标内容，根据所述目标内容确定至少一个待推荐集合；

查找相似度信息表，获得所述目标内容与各待推荐集合中待推荐内容的相似度，所述相似度信息表预先根据相似度生成规则生成；

根据各所述相似度确定目标待推荐内容并将所述目标待推荐内容进行推荐；

其中，所述预先根据相似度生成规则生成相似度信息表包括：

根据用户的历史使用数据及筛选条件，形成第一内容集和第二内容集；

将所述第一内容集以及所述第二内容集中的内容项组合为第三内容项构成所述第三内容集，包括：提取所述第一内容集中的各第一内容项和第二内容集中的各第二内容项；将各所述第一内容项和各所述第二内容项使用笛卡儿积计算得到至少一个第三内容项，并基于第三内容项组合生成第三内容集，其中，所述组合包括直接组合或按照属性关系组合；

分别统计第一内容集、第二内容集以及第三内容集内所包括各内容项在所述历史使用数据中的出现频次；

根据各所述出现频次及预设相似度计算公式，生成第一内容集所包括各第一内容项与第二内容集所包括各第二内容项之间的相似度，形成相似度信息表。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查找相似度信息表，获得所述目标内容与各待推荐集合中待推荐内容的相似度，包括：

获取所述目标内容的标识号记为第一查找内容项；

获取各所述待推荐集合中待推荐内容的标识号分别记为第二查找内容项；

基于所述第一查找内容项和各所述第二查找内容项查找所述相似度信息表，将各查找结果作为对应所述目标内容与各所述待推荐内容的相似度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设相似度计算公式包括：或

其中，Similarity(AB)为第一内容项A与第二内容项B之间的相似度，F(AB)为第三内容项AB在历史使用数据中出现频次，F(A)为第一内容项A在历史使用数据中出现频次，F(B)为第二内容项B在历史使用数据中出现频次，α为热门内容项抑制参数，β为冷门内容项抑制参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当获取到推荐请求时确定目标内容，根据所述目标内容确定至少一个待推荐集合，包括：

当获取到推荐请求时，在所述推荐请求中提取目标内容；

根据所述目标内容在用户的历史使用数据中查找关联存储的待推荐内容；

根据所述待推荐内容的属性类型进行分类以生成至少一个待推荐集合。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述目标内容的属性标签与目标待推荐内容的属性标签的不同。

6.一种基于相似度的推荐装置，其特征在于，包括：

集合确定模块，用于当获取到推荐请求时确定目标内容，根据所述目标内容确定至少一个待推荐集合；

相似度获取模块，用于查找相似度信息表，获得所述目标内容与各待推荐集合中待推荐内容的相似度，所述相似度信息表预先根据相似度生成规则生成；

内容推荐模块，用于根据各所述相似度确定目标待推荐内容并将所述目标待推荐内容进行推荐；

其中，所述预先根据相似度生成规则生成相似度信息表包括：

根据用户的历史使用数据及筛选条件，形成第一内容集和第二内容集；

将所述第一内容集以及所述第二内容集中的内容项组合为第三内容项构成所述第三内容集，包括：提取所述第一内容集中的各第一内容项和第二内容集中的各第二内容项；将各所述第一内容项和各所述第二内容项使用笛卡儿积计算得到至少一个第三内容项，并基于第三内容项组合生成第三内容集，其中，所述组合包括直接组合或按照属性关系组合；

分别统计第一内容集、第二内容集以及第三内容集内所包括各内容项在所述历史使用数据中的出现频次；

根据各所述出现频次及预设相似度计算公式，生成第一内容集所包括各第一内容项与第二内容集所包括各第二内容项之间的相似度，形成相似度信息表。