[发明专利]一种基于移动终端用户日志的烟草信息推荐方法

权利要求书

1.一种基于移动终端用户日志的烟草信息推荐方法，其特征在于该方法分为确定用户类别、建立用户间相似性模型、推荐烟草信息三个阶段，具体包括以下步骤：

一、确定用户类别：

步骤1.1，提取所有用户在首次浏览烟草网站时注册的用户类型信息；

步骤1.2，根据步骤1.1确定所有用户的类别；

步骤1.3，根据步骤1.2，将所有用户分为吸烟者群体、吸烟者家属群体和烟草从业人员群体三部分；

二、建立用户间相似性模型：

步骤2.1，提取所有用户的信息访问记录；

步骤2.2，统计所有用户对信息访问的次数；

步骤2.3，根据步骤2.1-2.2，建立用户-用户相似性模型；

步骤2.4，根据步骤2.3，建立用户相似性矩阵；

三、推荐烟草信息：

步骤3.1，提取用户ID及类别，找到用户所在的用户群；

步骤3.2，根据步骤3.1以及用户选择的应用，找到与其使用同一应用app的用户集合；

步骤3.3，根据步骤3.2及建立的用户相似性矩阵，在该用户集合中找到top n相似性用户；

步骤3.4，对相似性用户的历史信息进行协同过滤计算；

步骤3.5，按照步骤3.4计算的得分进行排序，选择top m个信息推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于移动终端用户日志的烟草信息推荐方法，其特征在于：步骤2.1用户u的历史信息访问记录表示为：u＝<ID_user,I>，其中ID_user是用户的唯一标识号，I是用户ID_user留下的信息访问记录，I＝(I₁,I₂,…,I_n)。

3.根据权利要求2所述的一种基于移动终端用户日志的烟草信息推荐方法，其特征在于：步骤2.2对用户建立的向量为：u＝<ID_user,(I₁,t₁；I₂,t₂；…I_n,t_n)>。

4.根据权利要求3所述的一种基于移动终端用户日志的烟草信息推荐方法，其特征在于：步骤2.3所述的模型中，用户u_p与用户u_q间的相似程度的计算公式如(1-3)：

在该公式中，I_pi表示用户p浏览记录i的次数，n表示用户浏览记录的个数。

5.根据权利要求4所述的一种基于移动终端用户日志的烟草信息推荐方法，其特征在于：步骤2.4用户-用户相似性矩阵为M_uu，M_uu＝[S_ij]，在该矩阵中S_ij表示第i个用户和第j个用户的相似程度值。

6.根据权利要求1～5任意一项权利要求所述的一种基于移动终端用户日志的烟草信息推荐方法，其特征在于：步骤3.3组成相似性用户集合U’；步骤3.4对于每条信息通过公式(4-7)计算；

在公式中，R_p是用户u_p的历史信息记录R_p＝<r_p0,r_p1,…,r_pn>，r_pi是用户u_p对i条记录的访问次数；S(R_p)是用户u_p的历史信息记录的子集，是用户u_p的历史信息记录的平均值。