[发明专利]一种基于用户历史行为交互分析的推荐推送方法

摘要

本发明涉及一种基于用户历史行为交互分析的推荐推送方法。解决现有技术中数据平台无法给到用户精准且定制个性化信息服务需求的问题。方法步骤包括预先设定用户的行为和喜好的物品并进行权重分配；实时采集用户的行为记录信息，分类后进行储存；根据用户权重最高的历史行为建立喜好矩阵，并根据这些数据包含的物品信息分别与用户、数据建立用户因子矩阵、物品因子矩阵；进行奇异值分解获得相似矩阵，将相似矩阵与喜好矩阵进行对比，选取其中未喜欢且分值高的物品推荐给对应的用户。本发明的优点是将用户与用户、数据与数据进行相关联结合，形成高精度的关系量化指标。且本发明方法是一个不断学习和提升的过程。

主权项

一种基于用户历史行为交互分析的推荐推送方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.预先设定用户的行为和喜好的物品，并对行为、物品进行权重分配；S2.实时采集用户的行为记录信息，分类后进行储存；S3.通过查询用户历史行为记录信息选取其中权重最高的行为，基于该行为，根据若干用户和他们行为对应的若干数据建立喜好矩阵，并根据这些数据包含的物品信息分别与用户、数据建立用户因子矩阵、物品因子矩阵；S4.对用户因子矩阵和物品因子矩阵进行奇异值分解获得相似矩阵；S5.将相似矩阵与喜好矩阵进行对比，选取其中未喜欢且分值高的数据推荐给对应的用户。