[发明专利]婴幼儿内容推荐中的用户兴趣收集方法、装置

说明书

本发明实施例提供的一种婴幼儿内容推荐中的用户兴趣收集方法、装置；充分利用了婴幼儿内容有预见性的特点，解决了冷启动的问题；同时其结合婴幼儿的可预见的兴趣标签和用户短期点击形成的兴趣标签，并且考虑了用户内容兴趣衰减周期，较好的解决了婴幼儿内容推荐中用户兴趣收集的问题，确保本实施例能够众多母婴知识中快速获取以及收集用户真正需要的终极兴趣。通过上述分析方法，可实现对婴幼儿内容实现精准高效信息收集，进而对婴幼儿知识推荐具有重要意义。

技术领域

本发明涉及母婴知识信息分析技术领域，具体地涉及一种婴幼儿内容推荐中的用户兴趣收集方法、装置。

背景技术

随着互联网的发展,针对用户来说会出现信息过载，用户在选择自己喜欢的信息的时候会出现选择困难的情况。

同时部分以母婴服务为主科技公司也大量面向用户推广使用应用APP，这样以母婴信息的推荐系统也越多的出现在市场上；纵观互联网科技企业所推出的推荐系统就是基于用户的行为形成集体智慧来降低选择的困难性，在互联网中得到了广泛的推广，并且产生了巨大的价值。

在推荐系统中，推荐系统的用户兴趣是一个比较难的工作，另外在用户冷启动的时候，在用户兴趣不明确的情况下，传统的按照热点来推荐经常会出现质量很差的推荐，从而导致整体效果比较差。

常规的现有技术方案涉及用户兴趣分析方法，检索如下：举例说明，现有技术中存在一种兴趣标签推荐方法（现有技术中1：CN103729360A一种兴趣标签推荐方法）；现有技术中1所涉及方法包括：统计存在的兴趣标签的特征向量；根据存在的兴趣标签的特征向量，计算存在的兴趣标签与推荐的兴趣标签的相似度；根据存在的兴趣标签与推荐的兴趣标签的相似度进行兴趣标签的推荐。上述现有技术1涉及兴趣标签推荐方法，能够根据某个兴趣标签，计算该兴趣标签与其他标签的相似度，进行兴趣标签推荐，提高了推荐的相关性，减少了对用户的干扰，使推荐更加准确。

经过研究人员分析发现，专家学者们均认为对于冷启动下精准分析得到用户想要了解的信息并非容易，采用上述传统方法得到的信息往往会出现较大偏差，获取信息精度不高，而且处理的数据量非常大，处理运算量将会严重影响推荐效率；同时尤其是针对婴幼儿内容的信息场景下得到用户在短期以及未来时间周期内的真正感兴趣的信息是较难解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种婴幼儿内容推荐中的用户兴趣收集方法、装置，用以解决上述技术问题。

一方面，本发明实施例提供了一种婴幼儿内容推荐中的用户兴趣收集方法，包括如下操作步骤：

根据各个月龄分段对不同知识的固有兴趣分析，得到各个月龄分段对应的推荐的知识，识别所述推荐的知识对应的兴趣标签并汇总，并且对汇总后的所有月龄分段的所有的兴趣标签进行权重计算并从数值大到小顺序进行排序得到第一兴趣标签权重顺序列表；从所述第一兴趣标签权重顺序列表中选择权重由高到低顺序的前TopA的标签权重作为当前月龄分段的预先兴趣并汇总，得到当前月龄分段的预先兴趣集合C1；

获取当前用户的点击内容，识别当前用户通过点击内容对应的兴趣标签并汇总；获取预设兴趣时间周期，根据预设兴趣衰减方法对所有的通过点击内容形成兴趣标签进行衰减后的兴趣标签的权重计算，得到点击内容所对应的衰减后兴趣标签权重值；将所述衰减后兴趣标签权重值与所述点击内容所对应的兴趣标签的TF-IDF的值乘积得到乘积后的兴趣标签权重数值；将所述乘积后的兴趣标签权重数值从数值大到小进行排序得到第二兴趣标签权重顺序列表；从所述第二兴趣标签权重顺序列表中选择权重由高到低顺序的前TopB的标签权重作为当前用户的后验兴趣并汇总，得到当前用户的未来预设兴趣时间周期的对应的后验兴趣集合C2；

将所述预先兴趣集合C1和当前用户的所述后验兴趣集合C2进行合并，得到合并后兴趣集合。