[发明专利]基于用户行为数据的兴趣推荐方法及装置

权利要求书

1.一种基于用户行为数据的兴趣推荐方法，其特征在于，包括：

预先设定包括多种兴趣类别的兴趣类别集合，以及与k个连续的单位时间段中的每个单位时间段分别对应的时间衰减因子，其中，k为自然数；

根据指定用户在k个连续的单位时间段内的行为数据获得该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的第一兴趣权重值；

根据包括该指定用户在内的多个用户在各单位时间段内的行为数据，获得该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的兴趣冷热度因子C，将该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的第一兴趣权重值按照其对应的时间衰减因子进行衰减，获得该指定用户在该k个连续的单位时间段内对各兴趣类别的兴趣特征权重值，包括：将该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的第一兴趣权重值按照其对应的时间衰减因子进行衰减；将衰减后的该些第一兴趣权重值分别通过其对应的兴趣冷热度因子C进行处理，获得该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的该第二兴趣权重值；以及将该k个连续的单位时间段所分别对应的该指定用户对各兴趣类别的第二兴趣权重值进行加总，获得该指定用户在该k个连续的单位时间段内对各兴趣类别的兴趣特征权重值；其中，根据包括该指定用户在内的多个用户在各单位时间段内的行为数据，获得该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的兴趣冷热度因子C，包括：判断该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的浏览量A_pv是否大于或等于在对应的单位时间段内各对应的兴趣类别所对应的人均浏览量A_avg，如果是，则设定否则，设定以及

根据各兴趣类别的兴趣特征权重值，向该指定用户进行兴趣推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该根据指定用户在k个连续的单位时间段内的行为数据获得该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的第一兴趣权重值的步骤，包括：

获取指定用户在k个连续的单位时间段内的行为数据；

根据该指定用户的行为数据，获取该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的浏览量A_pv以及该指定用户在每个单位时间段内对该些兴趣类别的浏览总量λ_pv；以及

根据该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的浏览量A_pv以及对该些兴趣类别的浏览总量λ_pv计算该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的第一兴趣权重值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该将该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的第一兴趣权重值按照其对应的时间衰减因子进行衰减，获得该指定用户在该k个连续的单位时间段内对各兴趣类别的兴趣特征权重值的步骤，包括：

将该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的第一兴趣权重值按照其对应的时间衰减因子进行衰减，获得该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的第二兴趣权重值；以及

将该k个连续的单位时间段所分别对应的该指定用户对各兴趣类别的第二兴趣权重值进行加总，获得该指定用户在该k个连续的单位时间段内对各兴趣类别的兴趣特征权重值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该根据包括该指定用户在内的多个用户在各单位时间段内的行为数据，获得该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的兴趣冷热度因子C的步骤，包括：

获取包括该指定用户在内的多个用户在各单位时间段内的行为数据，并根据该多个用户的行为数据，获取在每个单位时间段内各兴趣类别所对应的人均浏览量A_avg；以及根据该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的浏览量A_pv以及在每个单位时间段内各兴趣类别所对应的人均浏览量A_avg，计算该指定用户在每个单位时间段内对各兴趣类别的兴趣冷热度因子C。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，与k个连续的单位时间段中的每个单位时间段分别对应的时间衰减因子为e^-ai，其中，a为可调节因子且a>0，i为每个时间衰减因子所对应的单位时间段与当前单位时间段之间所间隔的单位时间段的个数。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，该根据各兴趣类别的兴趣特征权重值，向该指定用户进行兴趣推荐的步骤之前，进一步包括：

对该指定用户在该k个连续的单位时间段内对各兴趣类别的兴趣特征权重值进行归一化。