[发明专利]一种结合内容发布方信息的个性化推荐方法及系统

说明书

本发明公开了一种结合内容发布方信息的个性化推荐方法及系统，系统包括：发布方属性挖掘模块，发布方内容挖掘模块，相似发布方计算模块，相似发布方推荐模块，用户建模模块，个性化推荐模块，结果整合模块。本发明充分考虑到用户的兴趣往往是多变的，而用户浏览某个发布方的行为可以从一定程度上反应用户当时的兴趣点。相比业界通用的个性化推荐技术，本发明中的结合内容发布方信息的个性化推荐方法，通过挖掘用户当前浏览的发布方信息，更充分地捕捉当前用户兴趣点，更加及时和准确的应对用户兴趣的多变性。

技术领域

本发明涉及计算机数据处理技术领域，特别涉及结合内容发布方信息的个性化推荐方法及系统。

背景技术

随着移动互联网的迅猛发展，自媒体如雨后春笋般涌现，导致互联网上的资讯信息量呈现爆炸式的增长。以微信为例，目前微信公众号总数已超过1000万，每天都会新产生大量的资讯信息。此外，与PC时代有所不同的是，移动互联网有明显的去中心化特征，即没有一个集中的地方可以让用户方便的找到感兴趣的资讯。PC时代用户主要通过百度搜索网页和文章，而在手机端用户进行打字搜索较为不便。仍以微信为例，微信的搜索功能也非常弱，用户主要通过朋友转发和关注公众号被动的接收资讯并从中筛选出自己喜欢的。因为用户需求各异且随时会发生变化，用户往往很难找到感兴趣的内容。

目前针对资讯信息量的个性化推荐技术是解决移动端用户获取感兴趣内容的有效方法。但现有个性化推荐只使用了用户浏览记录，并没有很好的利用用户当前阅读的内容发布方(以下简称“发布方”)的信息。用户浏览某个发布方的行为包含了时效性很强的兴趣信息(比如浏览某个公众号的所有帖子)，结合该信息进行个性化推荐能更好的反应用户当时的需求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，通过挖掘用户当前浏览的发布方信息，更充分地捕捉当前用户兴趣点，更加及时和准确的应对用户兴趣的多变性。

解决上述技术问题，本发明提供了一种结合内容发布方信息的个性化推荐方法，

在内容发布方，

对所述内容发布方的属性信息和发布的内容数据进行挖掘，得到发布方的类别及标签；

根据所述发布方标签和类别，计算得到每个发布方的相似发布方列表；

根据所述相似发布方列表，对所述相似发布方近期发布内容进行整合，得到相似发布方推荐列表；

在内容接收方，

对所述内容接收方的历史行为信息进行挖掘，得到所述内容接收方的内容偏好；

根据所述内容偏好与所述内容接收方当前正在浏览的内容相结合，得到个性化推荐列表；

将所述相似发布方推荐列表和个性化推荐列表整合后进行个性化推荐。

更进一步，所述发布方标签获取方法具体为：

根据所述发布方中的属性和内容进行中文分词处理，得到候选词列表，

对所述候选词列表中的每一个候选词进行评分，并保留得分大于阈值的候选词作为关键词；

通过所述关键词对应得到发布方的标签列表。

更进一步，得到发布方的类别的具体方法为：

将所述内容和属性标签组成的标签列表转化为特征向量；

根据对标签的评分分数，进行维度取值，得到特征向量；

将所述特征向量输入机器学习进行分类，得到所述发布方的类别信息，所述类别信息包括分类和置信度。

更进一步，根据所述发布方标签和类别，计算得到每个发布方的相似发布方列表的方法具体为：