[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

说明书

技术领域

本发明涉及信息推荐技术领域，尤其涉及基于移动终端用户日志的烟草信息推荐方法。

背景技术

互联网已成为人们获取信息的重要渠道。由于互联网上的信息数量巨大，为便于用户快速找到其感兴趣的信息，信息推荐技术在近年来取得了快速发展。信息推荐技术一般可分为基于热度的信息推荐和基于用户行为的信息推荐两大类。基于热度的信息推荐根据信息被访问的次数确定信息热度，将热度高的信息推荐给用户，由于信息热度的计算和具体用户无关，所以此类方法无法实现个性化的推荐。基于用户行为的信息推荐能实现个性化的推荐，其又能进一步分为基于内容的信息推荐和基于协同过滤的信息推荐两大类。基于内容的信息过滤根据与用户已浏览信息的相似度确定推荐信息，但此类方法难以发现用户的新的兴趣。基于协同过滤的信息推荐能通过引入相似用户计算解决了推荐过程中的新兴趣发现问题，但其和基于内容的信息过滤都存在新用户问题，当用户刚使用某一网站时无法为其提供有效的信息推荐。

随着移动互联网的发展，越来越多的用户开始使用移动终端获取信息。移动终端的日志内容丰富(例如用户使用移动终端的行为等)，且日志内容与具体用户间存在着明确的对应关系，为解决基于协同过滤的信息推荐中的新用户问题提供了可能。烟草信息推荐是烟草类网站的核心功能之一，访问此类网站的用户主要可分为吸烟者、吸烟者家属和烟草从业人员三类，在进行信息推荐时需考虑用户的类别。

发明内容

本发明要解决的问题是如何通过移动终端日志挖掘(用户的移动终端日志记录在移动应用中间件服务器上)，为用户推荐其感兴趣的烟草信息。本发明首先确定移动终端用户是吸烟者、吸烟者家属还是烟草从业人员，将所有移动终端的用户分为三个群体(吸烟者群体、吸烟者家属群体和烟草从业人员群体)；然后分析三类群体中用户的历史浏览信息，建立同类用户间的相似性模型；最后结合协同过滤思想和相似性用户的烟草信息浏览历史，生成推荐给目标用户的烟草信息。

为了实现上述的目的，本发明采用了以下的技术方案：

一种基于移动终端用户日志的烟草信息推荐方法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确定所有用户的类别；

步骤1.3，根据步骤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。

作为优选，所述的步骤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)，

作为优选，所述的步骤2.2对用户建立的向量为：u＝<ID_user,(I₁,t₁；I₂,t₂；…I_n,t_n)>。

作为优选，所述的步骤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，表示I_pi用户p浏览记录i的次数，n表示用户浏览记录的个数。