[发明专利]一种物品推荐方法、装置有效
| 申请号： | 201410007692.2 | 申请日： | 2014-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN103744966B | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 鲁梦平;李朝;董延平;刘杰 | 申请（专利权）人： | TCL集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 张全文 |
| 地址： | 516001 广东省惠州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于网络信息检索技术领域，提供了一种物品推荐方法、装置，所述方法包括：采集物品属性数据和用户日志数据，所述用户日志数据中包括用户历史行为数据；根据所述物品属性数据和所述用户历史行为数据计算物品之间的二维相似度；根据所述二维相似度计算用户对每个物品的喜好程度；根据所述喜好程度为所述用户推荐相应的物品。本发明，计算物品之间的相似度时，综合考虑了物品属性数据和用户历史行为数据，得出的二维相似度数据相比现有技术的只考虑物品属性数据和用户历史行为数据中的其中一种而得出的属性相似度或者行为相似度，精确度更高，使得能推荐给用户最为喜爱的物品。 | ||
| 搜索关键词： | 用户历史行为数据 物品属性数据 相似度 二维 用户日志 喜好 网络信息检索 属性相似度 相似度计算 行为相似度 用户推荐 综合考虑 采集 | ||
【主权项】：
1.一种物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：采集物品属性数据和用户日志数据，所述用户日志数据中包括用户历史行为数据；根据所述物品属性数据和所述用户历史行为数据计算物品之间的二维相似度，其中，将物品表示成向量空间模型，物品的每一个属性代表向量空间模型的一维，物品的每一个用户代表向量空间模型的一维；根据所述二维相似度计算用户对每个物品的喜好程度；根据所述喜好程度为所述用户推荐相应的物品；所述根据所述二维相似度计算用户对每个物品的喜好程度，具体包括：根据已登录的用户Ua的用户历史行为数据的时间信息计算所述已登录的用户Ua的第k个行为bk的权重w(bk)；![]()
其中，T为系统当前时间，t(bk)为所述已登录的用户Ua的第k个行为bk发生的时间，β为调节参数，用于调节w(bk)的衰减速度，β∈[0,1]；根据所述已登录的用户Ua的行为数据计算所述已登录的用户Ua对物品集合N中每个物品i的喜好程度P(Ua，i)；![]()
其中，m(bk)为行为bk对应的物品，B(Ua)为已登录的用户Ua的行为数据集合，Sim(i,m(bk))为物品i和物品m(bk)之间的二维相似度。
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