[发明专利]一种基于数据分析的用户个性化推荐方法和系统

说明书

本申请公开了一种基于数据分析的用户个性化推荐方法及系统，包括步骤：收集注册用户的基本信息；对所述基本信息进行分类处理；根据分类处理后的所述基本信息构建多维基础大数据库；根据所述多维基础大数据库为所述注册用户推荐可能感兴趣内容，获取浏览量数据；根据所述浏览量数据对所述注册用户的所述可能感兴趣内容进行评判；根据所述可能感兴趣内容的评判结果，为注册用户进行个性化推荐。本申请基于用户的基本信息构建多维基础大数据库，可以有效提高用户找到自己兴趣内容的效率并且可以减少为新用户构建个性化标签的时间。

技术领域

本申请涉及大数据分析处理领域，具体涉及一种基于数据分析的用户个性化推荐方法和系统。

背景技术

近年来，随着智能手机和其他智能设备的兴起，全球网络中的在线人数急剧增加。我们的生活被数字信息包围，而这些所谓的数字信息就是我们通常所说的“数据”，我们可以称之为大数据浪潮。而随着时代的发展，生活节奏加快，对于用户而言，希望更快、更便捷地找到自己感兴趣的内容，对于门户网站运营商或平台而言，希望根据用户特点更有针对性的为用户提供相应资讯或广告，以提高用户粘性和推广目标达成度，而这一切都离不开对用户的个性进行分析。

目前针对用户个性化推荐方法多数仅以标签与个人浏览历史为主要参考的推送形式，对于新注册用户而言，这种推送形式存在推送效率低、精准度低的技术缺陷。

发明内容

本申请提出了一种基于数据分析的用户个性化推荐方法，通过建立多维大数据库对信息进行交叉处理，多方面覆盖用户可能感兴趣内容。根据浏览情况进行过滤、筛选，最终达到对用户进行个性化推荐的目的。

为实现上述目的，本申请提供了一种基于数据分析的用户个性化推荐方法，包括以下步骤：

收集注册用户的基本信息；

对所述基本信息进行分类处理；

根据分类处理后的所述基本信息构建多维基础大数据库；

根据所述多维基础大数据库为所述注册用户推荐可能感兴趣内容，获取浏览量数据；

根据所述浏览量数据对所述注册用户的所述可能感兴趣内容进行评判，得到评判结果；

根据所述评判结果，为注册用户进行个性化推荐。

可选的，所述注册用户的基本信息包括性别、年龄、职业和兴趣爱好。

优选的，构建所述多维基础大数据库的方法包括：将新注册用户的信息从性别角度、年龄角度、职业角度和兴趣爱好角度进行分类数据收集并建立多个小数据库；根据所述小数据库建立多维基础大数据库。

可选的，所述浏览量数据包括:各性别用户最多浏览信息种类，各年龄段用户最多浏览信息种类，各职业用户浏览信息种类和各兴趣爱好用户最多浏览信息种类。

可选的，筛选出用户的所述感兴趣内容的方法包括：

根据所述多维基础大数据库对用户进行初步内容推荐；

根据用户对推荐的所述初步内容的浏览情况进行分析，判断用户是否对推荐的所述初步内容感兴趣，过滤所述初步内容中浏览情况较差的内容并根据所述多维基础大数据库继续推荐新内容，最终筛选出所述用户感兴趣内容。

可选的，用户所述可能感兴趣内容的评判指标包括：同标签内容停留时间、同标签内容点击频率和同标签内容搜索频率。

本申请还提供了一种基于数据分析的用户个性化推荐系统，其特征如下，包括：基础数据收集模块、数据分析模块、多维基础大数据库模块、浏览量数据处理模块和推送模块；

所述基础数据收集模块用于收集注册用户的基本信息；

所述数据分析模块用于对所述基本信息进行分类处理；