[发明专利]视频终端的新用户推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机中视频推荐技术领域，尤其涉及一种基于决策树的视频终端的新用户推荐方法。

背景技术

互联网和计算机技术的迅猛发展把人类带到了前所未有的一个信息爆炸的时代，海量的数据在带给我们便利的同时，也使得信息的发现越来越难，在这样的情形下，搜索引擎(Google，百度等等)成为大家快速找到目标信息的最好途径。在用户对自己需求相对明确的时候，用搜索引擎很方便的通过关键字搜索很快的找到自己需要的信息。但搜索引擎并不能完全满足用户对信息发现的需求，那是因为在很多情况下，用户其实并不明确自己的需要，或者他们的需求很难用简单的关键字来表述。又或者他们需要更加符合他们个人口味和喜好的结果，因此出现了推荐系统。如今，随着推荐技术的不断发展，推荐引擎已经在电子商务(E-commerce，例如Amazon，当当网)和一些基于social的社会化站点(包括音乐，电影和图书分享，例如豆瓣，Mtime等)都取得很大的成功。这也进一步的说明了，Web2.0环境下，在面对海量的数据，用户需要这种更加智能的，更加了解他们需求，口味和喜好的信息发现机制。

一般情况下，推荐系统所需要的数据源包括：要推荐物品或内容的元数据，例如关键字，基因描述等；系统用户的基本信息，例如性别，年龄等；用户对物品或者信息的偏好，根据应用本身的不同，可能包括用户对物品的评分，用户查看物品的记录，用户的购买记录等。其实这些用户的偏好信息可以分为两类：

1.显式的用户反馈：这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外，显式的提供反馈信息，例如用户对物品的评分，或者对物品的评论。

2.隐式的用户反馈：这类是用户在使用网站是产生的数据，隐式的反应了用户对物品的喜好，例如用户购买了某物品，用户查看了某物品的信息等等。

显式的用户反馈能准确的反应用户对物品的真实喜好，但需要用户付出额外的代价，而隐式的用户行为，通过一些分析和处理，也能反映用户的喜好，只是数据不是很精确，有些行为的分析存在较大的噪音。但只要选择正确的行为特征，隐式的用户反馈也能得到很好的效果，只是行为特征的选择可能在不同的应用中有很大的不同，例如在电子商务的网站上，购买行为其实就是一个能很好表现用户喜好的隐式反馈。

1.根据推荐引擎的数据源

其实这里讲的是如何发现数据的相关性，根据不同的数据源发现数据相关性的方法可以分以下几种：

1).根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，这种被称为基于人口统计学的推荐(Demographic-based Recommendation)。

2).根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，这种被称为基于内容的推荐(Content-based Recommendation)。

3).根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者是发现用户的相关性，这种被称为基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering-based Recommendation)。

2.根据推荐模型的建立方式

可以想象在海量物品和用户的系统中，推荐引擎的计算量是相当大的，要实现实时的推荐务必需要建立一个推荐模型，关于推荐模型的建立方式可以分为以下几种：

1).基于物品和用户本身的，这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体，预测每个用户对于每个物品的喜好程度，这些信息往往是用一个二维矩阵描述的。由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目，这样的模型导致大量的数据空置，即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵。同时为了减小计算量，我们可以对物品和用户进行聚类，然后记录和计算一类用户对一类物品的喜好程度，但这样的模型又会在推荐的准确性上有损失。

2).基于关联规则的推荐(Rule-based Recommendation)：关联规则的挖掘已经是数据挖掘中的一个经典的问题，主要是挖掘一些数据的依赖关系，典型的场景就是“购物篮问题”，通过关联规则的挖掘，我们可以找到哪些物品经常被同时购买，或者用户购买了一些物品后通常会购买哪些其他的物品，当我们挖掘出这些关联规则之后，我们可以基于这些规则给用户进行推荐。