[发明专利]基于大数据的页面定制化方法

权利要求书

1.一种基于大数据的页面定制化方法，其特征在于，包括：

根据用户行为数据识别用户的相关上下文信息，收集用户的兴趣特征，基 于所述上下文集合进行协同过滤推送，为目标用户生成推送结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户行为数据识别 用户的相关上下文信息，进一步包括：

计算某一具体上下文实例c_kq下，用户选择属性类型为a_ij的页面的熵值， 进而获取用户在该上下文实例下对某属性类型的页面的选择，根据具体上下文 实例下用户对页面的选择，计算用户在某上下文要素所包含的不同上下文实例 下对所选择页面的熵值，其中对上下文信息熵的计算过程包含以下步骤：

步骤1：获取并计算用户反馈信息；将用户的反馈信息二值化，对于具有 用户记分的反馈将其定量化为0和1两种状态值，计算在上下文实例c_kq的影响 下，用户u在页面资源空间中对具有属性特征为a_ij的页面评价值：

f_ckq(a_ij)＝count(u_r＝1|a_ij)/count(u_r＝1)

其中，u_r取1时表示用户的积极反馈即状态值为1的反馈，count(u_r＝1|a_ij) 表示用户在上下文实例c_kq下对具有属性特征为a_ij的页面所具有的积极反馈次 数，count(u_r＝1)表示用户在上下文实例c_kq下对所有页面所具有的积极反馈次 数；

步骤2：产生上下文实例c_kq下的评价值集合f_ckq(a_i)＝{f_ckq(a_ij),…,f_ckq(a_ij)} 其中，a_ij为页面第i个属性类型下的第j个属性特征；

步骤3：计算上下文实例的熵值I(ckq)=-Σi=1nfckq(aij)logn/fckq(aij);]]>其中， I(c_kq)表示用户在上下文实例c_kq下对不同属性类型的页面选择；f_ckq(a_ij)表示在 上下文实例c_kq下，用户u所选择的属性类型a_i页面中属于某一特征a_ij的页面的 概率；n为页面所具有的属性类型的个数；

步骤4：计算不同上下文实例分布下相应上下文要素C_k的熵值E(Ck)=]]>Σq=1tp(ckq)I(ckq)]]>

其中，p(c_kq)为上下文实例c_kq下在给定上下文要素c_k样本中的分布，t为 该上下文要素中所包含的上下文实例样本的个数。