[发明专利]主题推荐方法以及装置

说明书

本发明公开了一种主题推荐方法以及装置。其中，所述方法包括：采集样本用户对M个对象的历史操作行为，并根据样本用户对M个对象中的每个对象的历史操作行为预测目标用户对M个对象中的每个对象的喜好值；采集N个推荐对象的类别区分数据，并根据N个推荐对象的类别区分数据将N个推荐对象进行类别区分得到X个主题，X个主题中的每个主题均包括N个推荐对象中的至少一个推荐对象，N个推荐对象为M个对象中的部分或者全部；根据目标用户对X个主题中的每个主题中包括的推荐对象的喜好值计算得到目标用户对X个主题中的每个主题的喜好值；将目标主题推送给目标用户，目标主题为X个主题中的，目标用户的喜好值大于推荐阈值的主题。

技术领域

本发明涉及终端领域，尤其涉及一种主题推荐方法以及装置。

背景技术

随着应用市场的发展，应用供应商之间的竞争也越来越激烈。在国内，华为应用市场、百度应用市场、360应用市场和豌豆荚应用市场等犹如雨后春笋般出现；在国外，AppStore，Google Play等占据了非大陆用户的应用市场的巨大份额。为了抢占应用市场，应用供应商通常通过各种方法将自己的应用推荐给用户，以吸引用户使用自己的应用。

但是，在实践中发现，现有的推荐方式只是简单地估计用户可能感兴趣的几个应用并推荐给用户，难以真正引起用户的兴趣并带来收益。

发明内容

本发明提供了一种主题推荐方法以及装置，能够以主题的形式将推荐对象推荐给用户。

第一方面，本发明提供了一种主题推荐方法。计算设备采集样本用户对M个对象的历史操作行为，并根据所述样本用户对所述M个对象中的每个对象的历史操作行为预测目标用户对所述M个对象中的每个对象的喜好值。M为大于或者等于1的正整数。计算设备还采集N个推荐对象的类别区分数据，并根据所述N个推荐对象的类别区分数据将所述N个推荐对象进行类别区分，从而得到X个主题。所述N个推荐对象为所述M个对象中的部分或者全部。所述X个主题中的每个主题均包括所述N个推荐对象中的至少一个推荐对象。X为大于或者等于1的正整数，N为大于或者等于1的正整数，且，N≤M。计算设备根据所述目标用户对所述X个主题中的每个主题中包括的推荐对象的喜好值计算得到所述目标用户对所述X个主题中的每个主题的喜好值，并将目标主题推送给所述目标用户。所述目标主题为所述X个主题中的，所述目标用户的喜好值大于推荐阈值的主题。

不同于现有技术只是简单地估计用户可能感兴趣的几个应用并推荐给用户，本发明提出的主题推荐方法先将推荐对象分类成多个主题，然后，将对主题的喜好值大于阈值的主题推送给目标用户。上述方法能够将目标用户感兴趣的主题的多个推荐对象进行推送，使得目标用户在同一主题中可以有多种选择。而且，可以向目标用户推送不止一个主题，使得目标用户能够在多个主题中进行选择，从而真正引起目标用户的兴趣并带来收益。

结合第一方面，第一方面的第一种可能的实施方式中，计算设备根据所述样本用户对所述M个对象中的每个对象的历史操作行为确定所述样本用户对所述M个对象中的每个对象的喜好数据。计算设备再根据样本用户的特征数据、样本用户对所述M个对象中的每个对象的喜好数据、上下文特征和所述M个对象中的每个对象的特征数据对预测模型进行训练。最后，计算设备将所述目标用户的特征数据和所述M个对象中的每个对象的特征数据输入到训练好的预测模型以预测所述目标用户对所述M个对象中的每个对象的喜好值。

结合第一方面，第一方面的第二种可能的实施方式中，计算设备根据所述样本用户对所述M个对象中的每个对象的历史操作行为构建所述样本用户和所述M个对象之间的交互图，再根据所述样本用户和所述M个对象之间的交互图计算所述M个对象两两之间的相似性。然后，根据所述目标用户对n个操作对象中的每个操作对象的历史操作行为确定所述目标用户对所述n个操作对象中的每个操作对象的喜好值。所述操作对象为所述M个对象中，所述目标用户曾经进行了历史操作行为的对象。n为大于或者等于1的正整数，n≤M。最后，计算设备根据所述目标用户对所述n个操作对象中的每个操作对象的喜好值以及所述M个对象两两之间的相似性预测所述目标用户对所述M个对象中的每个对象的喜好值。