[发明专利]一种捕捉用户即时兴趣的方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种捕捉用户即时兴趣的方法及系统，包括：实时监控网站中各用户对物料的刷新情况，当监控到用户对物料进行刷新时，形成用户反馈信息；当接收到任一用户发起的刷新请求或者需要向该用户推送与其兴趣相匹配的物料时，根据该用户的用户ID从Redis中查询并获取预设时间段内该用户对应的用户反馈信息，所述预设时间段包括当前时间；根据获取到的用户反馈信息确定该用户的即时兴趣所对应的物料标签；根据确定出的该用户的即时兴趣所对应的物料标签，选取相应物料标签所对应的物料推送给该用户。通过用户预设时间段内的用户反馈信息进行计算，得到用户即时兴趣物料标签，提高推送物料的准确性和精度。

技术领域

本发明涉及信息推送领域，具体涉及一种捕捉用户即时兴趣的方法及系统。

背景技术

近年来，内容推荐技术快速发展，极大的提高了人们获取信息的效率。内容推荐的目的就是从冗余的网络信息中获取到用户感兴趣的信息，其中的难点在于，如何准确的捕捉到用户的兴趣。因为用户兴趣并不是保持不变的，会随着所处环境、位置等发生改变，而且这种改变往往会很快，所以这就要求推荐系统具备捕获用户即时兴趣的能力，从而实现更好的推荐效果。

在实现本发明过程中，申请人发现现有技术中至少存在如下问题：

利用用户的全站行为数据进行建模，得到预测用户即时兴趣的模型，用来预测用户下次可能感兴趣的内容。但是具有如下缺点：由于模型的准确性和它本身的复杂程度有一定正相关关系，为了保持精度，模型就需要很复杂，这就带来很大的计算量。所以在实际应用中，为了保证最后结果的准确性，采用模型预测一般会采用离线计算的方式，以牺牲即时性来换取准确性。而用户的即时兴趣是随着时间变化的，这种方法较高的时延注定在预测用户即时兴趣上慢半拍。

发明内容

本发明实施例提供一种捕捉用户即时兴趣的方法及系统，通过用户预设时间段内的用户反馈信息进行计算，得到用户即时兴趣物料标签，提高推送物料的准确性和精度。

为达上述目的，一方面，本发明实施例提供一种捕捉用户即时兴趣的方法，包括：

实时监控网站中各用户对物料的刷新情况，当监控到用户对物料进行刷新时，将用户在刷新物料时所产生的相关信息实时记录到分布式发布订阅消息系统Kafka队列当中，通过Kafka队列将用户在刷新物料时所产生的相关信息存入到数据库Redis中，形成用户反馈信息；其中，每条用户反馈信息包括：用户标识ID、物料所对应的物料标签、对物料标签产生的互动行为、互动行为的产生时间；所述物料是指网站中供用户查看的相关内容，物料标签用于标记物料所属类别；

当接收到任一用户发起的刷新请求或者需要向该用户推送与其兴趣相匹配的物料时，根据该用户的用户ID从Redis中查询并获取预设时间段内该用户对应的用户反馈信息，所述预设时间段包括当前时间；根据获取到的用户反馈信息确定该用户的即时兴趣所对应的物料标签；

根据确定出的该用户的即时兴趣所对应的物料标签，选取相应物料标签所对应的物料推送给该用户。

另一方面，本发明实施例提供一种捕捉用户即时兴趣的系统，包括：

信息收集单元，用户实时监控网站中各用户对物料的刷新情况，当监控到用户对物料进行刷新时，将用户在刷新物料时所产生的相关信息实时记录到分布式发布订阅消息系统Kafka队列当中，通过Kafka队列将用户在刷新物料时所产生的相关信息存入到数据库Redis中，形成用户反馈信息；其中，每条用户反馈信息包括：用户标识ID、物料所对应的物料标签、对物料标签产生的互动行为、互动行为的产生时间；所述物料是指网站中供用户查看的相关内容，物料标签用于标记物料所属类别；

即时兴趣计算单元，用于当接收到任一用户发起的刷新请求或者需要向该用户推送与其兴趣相匹配的物料时，根据该用户的用户ID从Redis中查询并获取预设时间段内该用户对应的用户反馈信息，所述预设时间段包括当前时间；根据获取到的用户反馈信息确定该用户的即时兴趣所对应的物料标签；