[发明专利]推荐方法及装置

说明书

本申请实施例提供一种推荐方法及装置。推荐方法包括：确定待推荐用户对应的社交用户集合；计算待推荐用户与社交用户集合中各社交用户之间的亲密度；根据待推荐用户与社交用户集合中各社交用户之间的亲密度，从社交用户集合关联的商户集合中，向待推荐用户推荐兴趣商户。本申请实施例可以提高用户针对所推荐的商户的参与度，有利于更加充分地发挥推荐的效果。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种推荐方法及装置。

背景技术

随着推荐技术的不断成熟，个性化推荐服务在互联网行业得到越来越多的应用。基于个性化推荐服务可以提高应用的服务质量，为应用增加用户数量等。

基于协同过滤的推荐方法是较为常见的一种推荐方法，其原理是：以用户近期消费过的商品为依据，计算其它商品与用户近期消费过的商品之间的相似度；获取相似度较高的商品推荐给用户。

上述基于协同过滤的推荐方法，其推荐效果不够理想，基于推荐结果的用户参与度相对较低，推荐效果有待进一步提高。

发明内容

本申请发明人对现有推荐方法的使用过程进行了跟踪调研，发现现有各种推荐方法在一定程度上可以提高应用的服务质量，有利于增加应用的用户数量，但并不是很理想，基于推荐结果的用户参与度还是较低，有待进一步提高推荐效果。

基于上述，本申请发明人在经过创造性劳动之后，提供一种解决方案，主要原理是：根据社交用户之间的亲密度，从社交用户的关联商户中进行商户推荐，从而提高推荐商户的可靠性，进而提高用户对推荐商户的参与度，提高推荐效果。

本申请实施例提供一种推荐方法，包括：

确定待推荐用户对应的社交用户集合；

计算所述待推荐用户与所述社交用户集合中各社交用户之间的亲密度；

根据所述待推荐用户与所述社交用户集合中各社交用户之间的亲密度，从所述社交用户集合关联的商户集合中，向所述待推荐用户推荐兴趣商户。

在一可选实施方式中，确定待推荐用户对应的社交用户集合，包括：

抓取所述待推荐用户在社交App、社交网站和/或应用App上的社交数据；

从所述社交数据中，挖掘与所述待推荐用户存在社交关系的用户，形成所述社交用户集合。

在一可选实施方式中，抓取所述待推荐用户在社交App、社交网站和/或应用App上的社交数据，包括：

抓取所述待推荐用户在社交App、社交网站和/或应用App上的以下至少一种社交行为的相关数据：

聊天行为的相关数据、分享行为的相关数据、领取行为的相关数据、查看行为的相关数据、评论行为的相关数据以及点赞行为的相关数据。

在一可选实施方式中，从所述社交数据中，挖掘与所述待推荐用户存在社交关系的用户，形成所述社交用户集合，包括：

以所述社交数据中的用户为顶点，以所述社交数据中用户之间的社交关系为边，构建所述待推荐用户的社交网络图；

基于所述社交网络图，获取与所述待推荐用户存在社交关系的用户，形成所述社交用户集合。

在一可选实施方式中，计算所述待推荐用户与所述社交用户集合中各社交用户之间的亲密度，包括：

根据所述待推荐用户与所述社交用户集合中各社交用户之间存在的社交关系的属性信息，计算所述待推荐用户与所述社交用户集合中各社交用户之间的亲密度。

在一可选实施方式中，根据所述待推荐用户与所述社交用户集合中各社交用户之间存在的社交关系的属性信息，计算所述待推荐用户与所述社交用户集合中各社交用户之间的亲密度，包括：