[发明专利]基于概率模型和用户行为分析的个性化推荐方法、系统在审
| 申请号： | 201610127077.4 | 申请日： | 2016-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN105574216A | 公开（公告）日： | 2016-05-11 |
| 发明（设计）人： | 于敬;陈运文;桂洪冠;纪传俊;张健 | 申请（专利权）人： | 达而观信息科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京卓唐知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 龚洁 |
| 地址： | 200000 上海市浦东新*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于概率模型和用户行为分析的个性化推荐方法及系统，方法包括：提取得到物品以及物品属性信息，且提取得到用户对物品的操作行为；通过所述物品属性信息和用户对物品的操作行为，得到兴趣点；通过用户对物品的操作行为，获取用户兴趣相似度，并得到相似用户；根据用户对物品基于时间维度的操作行为，得到衰减因子，建立用户模型；根据用户模型，得到用户在各个维度的兴趣特征信息；过滤后并采用推荐算法生成待推荐结果，进行算法融合，得到用户个性化推荐的结果。本发明通过将原始数据进行预处理后，构建用户模型，准确刻画用户的兴趣点和本质的信息获取需求，以提供精准的个性化推荐，从而解决互联网中的信息过载和长尾物品的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 概率 模型 用户 行为 分析 个性化 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
基于概率模型和用户行为分析的个性化推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：提取得到物品以及物品属性信息，且提取得到用户对物品的操作行为；所述物品是在不同场景下，待推荐主体；所述操作行为是用户在不同场景下，所包含的操作类型；通过所述物品属性信息和用户对物品的操作行为，得到兴趣点；通过用户对物品的操作行为，获取用户兴趣相似度，并得到相似用户；根据用户对物品基于时间维度的操作行为，得到衰减因子；根据所述兴趣点、相似用户、衰减因子建立用户模型；根据用户模型，得到用户在各个维度的兴趣特征信息；对所述兴趣特征信息进行过滤，并采用推荐算法生成待推荐结果；根据所述待推荐结果进行算法融合，得到用户个性化推荐的结果。
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