[发明专利]基于多层潜在特征的用户兴趣分群方法及系统有效
| 申请号： | 201611165589.6 | 申请日： | 2016-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN106649686B | 公开（公告）日： | 2018-05-04 |
| 发明（设计）人： | 潘志锋;朱映波;陈国言;骆延楠;陈君炫;曾荣 | 申请（专利权）人： | 天翼爱音乐文化科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于多层潜在特征的用户兴趣分群方法及系统，其中方法包括从日志系统读取用户播放日志；依据所述用户播放日志进行栏目特征分析、轨迹特征分析以及歌词特征分析；依据栏目特征分析结果、轨迹特征分析结果以及歌词特征分析结果确定特征模型；对所述特征模型进行聚类分析，得到聚类中心值；依据所述聚类中心值进行用户分群。可以准确对用户进行分群，以准确推荐符合各类用户兴趣的音乐。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 潜在 特征 用户 兴趣 分群 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于多层潜在特征的用户兴趣分群方法，其特征在于，包括步骤：从日志系统读取用户播放日志；所述用户播放日志包括歌曲栏目、用户在各栏目的操作类型以及用户在各栏目的停留时间；依据所述用户播放日志进行栏目特征分析、轨迹特征分析以及歌词特征分析；依据栏目特征分析结果、轨迹特征分析结果以及歌词特征分析结果确定特征模型；对所述特征模型进行聚类分析，得到聚类中心值；依据所述聚类中心值进行用户分群；其中，依据所述用户播放日志进行栏目特征分析、轨迹特征分析以及歌词特征分析的步骤包括：根据用户在各栏目的操作类型以及用户在各栏目的停留时间，获得用户对各个栏目的兴趣度；获得用户在歌曲栏目中的点击轨迹，以二八原则并结合矩阵获得用户操作轨迹量化值；通过分词算法，把各歌曲的歌词拆分为一个个单词，并进行去噪降维处理得到潜在的歌曲核心词；获取各个潜在的歌曲核心词在各歌曲中的出现次数、出现该单词的歌曲数、各歌曲的总词数；依据各个潜在的歌曲核心词在各歌曲中的出现次数、出现该单词的歌曲数、各歌曲的总词数提炼歌曲核心词；依据歌曲核心词确定各用户播放歌曲的标签以及各用户播放歌曲的标签得分值。
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