[发明专利]一种信息推荐方法及网络设备

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

利用预设的主题模型获取待推荐项目的主题分布，并将所述待推荐项目的主题分布作为所述待推荐项目的特征向量；

根据用户对已操作项目的兴趣度和所述已操作项目的特征向量，获取所述用户的实时兴趣向量；所述用户的实时兴趣向量包括预设时间内用户对各个主题的喜好程度；

利用预设的相似度算法获取所述用户的实时兴趣向量与所述待推荐项目的特征向量之间的相似度；

当所述用户的实时兴趣向量与所述待推荐项目的特征向量之间的相似度大于或等于预设的阈值时，推荐所述待推荐项目。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户对已操作项目的兴趣度和所述已操作项目的特征向量，获取所述用户的实时兴趣向量，具体包括：

获取预设时间内用户对已操作项目的兴趣度；

利用所述主题模型获取所述已操作项目的主题分布，并将所述已操作项目的主题分布作为所述已操作项目的特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取预设时间内用户对已操作项目的兴趣度，具体包括：

根据预设时间内用户对已操作项目I_i的操作类型获取所述用户对已操作项目I_i的偏好值H(I_i)；其中，i＝1,2,…,N，N表示所述预设时间内已操作项目的数目；

根据式(1)获取所述预设时间内用户对已操作项目I_i的浏览时长t_i与预设的时间阈值r之间的比值Duration(I_i)；

Duration(I_i)＝t_i/r (1)

Interest(I_i)＝[1-H(I_i)]×Duration(I_i)+H(I_i) (2)

根据式(2)获取所述预设时间内用户对已操作项目I_i的兴趣度Interest(I_i)。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设时间内用户对已操作项目I_i的操作类型获取所述用户对已操作项目I_i的偏好值H(I_i)，具体包括：

当所述用户对已操作项目I_i的操作类型为浏览时，所述用户对已操作项目I_i的偏好值H(I_i)＝0；

当所述用户对已操作项目I_i的操作类型为点赞、收藏、评论、分享、下载、加入购物或购买时，所述用户对已操作项目I_i的偏好值H(I_i)＝1。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户对已操作项目的兴趣度和所述已操作项目的特征向量获取用户的实时兴趣向量，具体包括：

根据式(3)获取用户的实时兴趣向量T；

其中，N表示预设时间内已操作项目的数目；表示所述已操作项目I_i的特征向量，Interest(I_i)表示预设时间内所述用户对已操作项目I_i的兴趣度。