[发明专利]一种基于低龄用户的优化协同推荐方法及系统

说明书

本发明提供一种基于低龄用户的优化协同推荐方法，包括：在用户登录客户端的应用时，发送登录消息给推荐服务器；通过推荐服务器接收到登录消息，根据所述登录消息查询用户对应的历史数据，若用户是新用户，则根据用户年龄和性别返回对应的通用推荐列表给客户端；否则根据用户行为相关度的个性推荐列表和年龄段最新产品的推荐列表，将二者进行混合，得到混合推荐列表返回给客户端；通过客户端接收推荐服务器返回的列表信息，解析并展示对应推荐应用的图标和下载地址，在用户点击图标时提供应用的下载。本发明还提供一种基于低龄用户的优化协同推荐系统，实现为低龄用户提供专门的推荐，提升家长和儿童用户的满意度。

技术领域

本发明涉及一种基于低龄用户的优化协同推荐方法及系统。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，智能设备的不断普及，用户接触智能设备的时间逐渐呈现低龄化。如何在海量的产品中选择出适合的移动教育应用产品推荐给适龄的儿童用户，最大化提升家长和儿童用户的满意度，真正做到面向用户是现阶段研究的一个热点问题。

当前各类互联网应用中多包含有内容推荐功能，这些推荐多是以用户的浏览和使用历史记录为依据，向用户推荐与历史相关的同类内容。但是低龄用户的兴趣和行为存在很大的不确定性，如果只是推荐同类的产品必然会缺乏针对性对内容推广不利。完全开放式内容推荐容易因为内容的不适合容易导致用户的流失。因而，有必要寻求一种更加有效的推荐办法，既能满足用户不断变化的兴趣，同时又能更大限度、更大可能地推荐给用户感兴趣的内容和新的内容。

发明内容

本发明要解决的技术问题之一，在于提供一种基于低龄用户的优化协同推荐方法，为低龄用户提供专门的推荐，提升家长和儿童用户的满意度。

本发明要解决的技术问题之一是这样实现的：一种基于低龄用户的优化协同推荐方法，包括如下步骤：

步骤1、在用户登录客户端的应用时，发送登录消息给推荐服务器，所述登录消息包括设备信息和应用标识；

步骤2、通过推荐服务器接收到登录消息，根据所述登录消息查询用户对应的历史数据，判断用户是否为新用户，若是，则进入步骤3，否则进入步骤4；

步骤3、根据用户使用产品返回对应的通用推荐列表给客户端；

步骤4、根据用户行为相关度的个性推荐列表和年龄段最新产品的推荐列表，将二者进行混合，得到混合推荐列表返回给客户端；

步骤5、通过客户端接收推荐服务器返回的列表信息，解析并展示对应推荐应用的图标和下载地址，在用户点击图标时提供应用的下载。

进一步的，所述方法还包括步骤6、在用户点击下载应用时，通过客户端消息数据的采集上报反馈给推荐服务器，所述推荐服务器接收到点击消息后对推荐列表进行周期性更新。

进一步的，所述通用推荐列表的生成方式具体为：通过产品相似度创建通用推荐列表，所述产品相似度是基于用户使用产品的兴趣相近程度计算的。

进一步的，所述混合推荐列表的生成方式具体包括：

步骤a、预先根据用户的特征进行分组；

步骤b、将不同的用户行为进行划分，设置各个行为的评分标准，并按不同因子权重计算得到每一组内用户对产品的评分矩阵，来表示用户对产品的喜好程度；

步骤c、计算同组用户中对产品的喜好的用户相似程度，得到用户相似度矩阵；

步骤d、将步骤b中的评分矩阵乘以步骤c中的用户相似度矩阵，得到用户待推荐产品数据，再排除掉用户已经有过使用行为的产品得到推荐产品数据，从中挑选排名在一定范围的产品作为个性推荐列表，混合着该组用户年龄段对应的新产品得到最终的混合推荐列表信息，其中，该组用户年龄段对应的新产品是预先导入的新产品信息。