[发明专利]一种全局兴趣探索推荐方法和装置

摘要

一种全局兴趣探索推荐方法和装置，该方法利用统一的兴趣探索模型协调各个场景下的用户兴趣探索及推荐，包括根据推荐内容构建一个层次化的兴趣标签集合为全局兴趣空间模型，并计算所述兴趣标签集合中各兴趣标签的关联度；基于所述全局兴趣空间模型，根据用户已有的兴趣标签确定用户潜在感兴趣的兴趣标签，并通过所述用户兴趣探索规划模型实现各个场景的用户兴趣探索及推荐；针对同一个所述用户兴趣探索规划模型，每个具体场景下的用户兴趣探索均基于用户整体兴趣探索效率最大化，并结合所述具体场景确定兴趣标签的优先级并予以推荐，同时根据用户行为更新所述用户兴趣探索规划模型。本发明还公开了一种全局兴趣探索推荐装置。

主权项

1.一种全局兴趣探索推荐方法，其特征在于，利用统一的兴趣探索模型协调各个场景下的用户兴趣探索及推荐，包括如下步骤：S100、构建全局兴趣空间模型，根据推荐内容构建一个层次化的兴趣标签集合，并计算所述兴趣标签集合中各兴趣标签的关联度；S200、建立用户兴趣探索规划模型，基于所述全局兴趣空间模型，根据已经收集的用户数据建立用户兴趣探索规划模型，根据用户已有的兴趣标签确定用户潜在感兴趣的兴趣标签，并通过所述用户兴趣探索规划模型实现各个场景的用户兴趣探索及推荐；所述步骤S200中，所述用户兴趣探索规划模型定义一个用户u探索兴趣标签t的优先级分数score(u,t)，以确定用户潜在感兴趣的兴趣标签：score(u,t)＝w1*hot(t)+w2*rel(t,Tu)–w3*freq(t)其中，hot(t)为所述兴趣标签t的热门程度，rel(t,Tu)为已知的用户兴趣标签集合Tu和所述兴趣标签t的关联度，freq(t)为所述兴趣标签t已经被探索的程度，w1、w2、w3为权重系数；以及S300、各个场景的用户兴趣探索共享，针对同一个所述用户兴趣探索规划模型，每个具体场景下的用户兴趣探索均基于用户整体兴趣探索效率最大化，并结合所述具体场景确定兴趣标签的优先级并予以推荐，同时根据用户行为更新所述用户兴趣探索规划模型。