[发明专利]一种针对家庭组的推荐内容快速验证系统及其方法

说明书

本发明公开了一种针对家庭组的推荐内容快速验证系统及其方法，所述配对模块接收来自用户信息编码模块的用户特征向量和物品编码模块编码的物品特征向量，更新各自对物品的兴趣偏好后输出下一推荐内容；通过切分时间片和节假日状态的方式区分同一个家庭组中不同细分用户的偏好，对细分用户独立建模；通过物品分组的计算依据批次分别试探的方式增加了不同类别物品的曝光频次，逐步加大用户偏好类别的曝光，加速冷启动问题的解决。

技术领域

本发明属于计算机处理领域，特别是一种针对家庭组用户的推荐内容快速验证系统及其方法。

背景技术

目前推荐系统已经广泛应用于机顶盒中视频应用，如Netflix、YouTube、Apple、腾讯、爱奇艺、芒果等，根据用户各种交互行为来进行推荐。冷启动作为一个推荐系统中的典型问题，由于机顶盒用户注册信息不一定匹配实际使用用户，传统基于内容推荐的冷启动方案受限。又由于机顶盒的场景是由一群观众共享，用户特征易被混淆进一步加大了冷启动问题的严重性且对后续推荐效果也会造成负面影响。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种用以提高在家庭场景下的解决冷启动问题的针对家庭组的推荐内容快速验证系统及其方法。

本发明的技术方案是：一种针对家庭组的推荐内容快速验证系统，包括用户信息编码模块、物品信息编码模块、配对模块和储存模块；

所述用户信息编码模块用于将采集到的用户行为信息编码为用户特征向量；

所述物品信息编码模块用于将物品信息编码为物品特征向量；

所述配对模块依据用户行为与物品信息进行配对返回推荐内容；

所述储存模块储存所有物品信息，及每个用户对物品的兴趣偏好参数；

所述配对模块接收来自用户信息编码模块的用户特征向量和物品编码模块编码的物品特征向量，更新各自对物品的兴趣偏好后输出下一推荐内容；

通过切分时间片和节假日状态的方式区分同一个家庭组中不同细分用户的偏好，对细分用户独立建模；

通过物品分组的计算依据批次分别试探的方式增加了不同类别物品的曝光频次，逐步加大用户偏好类别的曝光，加速冷启动问题的解决。

一种针对家庭组的推荐内容快速验证方法，包括以下步骤：

步骤1、物品信息编码模块对物品信息进行处理，假设存在n个物品共d类标签则物品信息即编码为一个n×d维的物品矩阵；并依据标签分为d类则单类表示为

步骤2、用户信息编码模块对用户行为信息进行处理，构建一个a×(d+2)维的用户行为矩阵记为A，其中a为用户反馈次数，d为标签特征，多出的两维分别是反馈的时间的小时数与反馈时间是否为节假日，d+2记为l；构建一个a×1维的结果矩阵，记录当前记录是否被点击记为R；

步骤3、通过配对模块依据A对当前时段状态的当前用户对反馈物品的标签偏好进行权重更新，对偏好权重进行存储后并计算下一次的推荐内容；

步骤4、返回下一推荐内容。

具体地，所述步骤3中具体分为：

步骤3.1、计算反馈的期望收益u、置信区间上边界

步骤3.2、计算当前用户的d类的各自的值，将值最大的分类作为下一次推荐内容；

步骤3.3、对3.1中数值进行更新到储存中。

具体地，所述步骤3.1中，期望收益设定u为：

其中X为其中I_l×l为单位对角矩阵；

参数θ的设定为：