[发明专利]一种确定用户群体、信息查询及推荐的方法及系统

权利要求书

1.一种确定用户群体的方法，其特征在于，具体包括：

获得一用户在M个叶子类目上的行为记录信息；

对所述行为记录信息进行统计，分析得到所述用户对所述M个叶子类目的M个偏好度值p_i，其中所述M个叶子类目中每个叶子类目对应所述M个偏好度值p_i中一个偏好度值p_i，所述M为大于等于1的整数；

基于所述M个偏好度值p_i，计算得到所述用户的需求偏好发散度值H；

比较所述偏好发散度值H与第一阈值G，在所述偏好发散度值H小于或等于所述第一阈值G时，将所述用户列入需求聚焦类用户群体。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述偏好度值p_i具体为：

所述用户访问每个叶子类目的行为记录占该用户访问的M个叶子类目的行为记录的比例值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在分析得到所述M个叶子类目的M个偏好度值p_i之后，还包括：

将小于第二阈值的偏好度值p_i对应的叶子类目进行过滤，得到剩下的大于等于第一阈值的偏好度值p_i对应的N个叶子类目；所述N小于等于M；

基于所述N个偏好度值p_i，计算得到所述用户的需求偏好发散度H。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述N个偏好度值Pi，计算得到所述用户的需求偏好发散度H，具体为：

通过信息熵公式计算得到所述用户的需求偏好发散度值H。

5.一种信息查询及推荐的方法，其特征在于，具体包括：

基于用户在M个叶子类目上的行为记录信息而获得的在每个叶子类目的偏好度值p_i以及信息熵公式，确定所述用户属于需求聚焦类用户群体；

查询所述需求聚焦类用户群体在聚类商品单元上的行为记录信息，分析得到所述用户需求偏好的聚类商品信息；其中，所述聚类商品单元具体用以存放将S个叶子类目下的商品信息进行聚类而得到的所述聚类商品信息；所述S为大于等于1的整数；将所述需求偏好的聚类商品信息推荐给所述用户。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述信息熵公式为：

H(I)=-Σi=1Npilog2pi.]]>

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于用户在M个叶子类目上的行为记录信息而获得的在每个叶子类目的偏好度值p_i，具体包括：

获得一用户在M个叶子类目上的行为记录信息；

对所述行为记录信息进行统计，分析得到所述用户对所述M个叶子类目的M个偏好度值p_i，其中所述M个叶子类目中每个叶子类目对应所述M个偏好度值p_i中一个偏好度值p_i；

其中，所述M为大于等于1的整数；所述偏好度值p_i具体为：所述用户访问每个叶子类目的行为记录占该用户访问的M个叶子类目的行为记录的比例值。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述偏好度值p_i和信息熵公式，确定所述用户属于需求聚焦类用户群体，具体包括：

通过信息熵公式计算得到所述用户的需求偏好发散度值H；

比较所述偏好发散度值H与第一阈值G，在所述偏好发散度值H小于或等于所述第一阈值G时，将所述用户列入需求聚焦类用户群体。