[发明专利]一种基于创投圈子智能精准化内容推荐及过滤方法

权利要求书

1.一种基于创投圈子智能精准化内容推荐及过滤方法，其特征在于：步骤为：

一、用户通过手机客户端，发送一条动态内容；动态内容来源包括：用户、好友、话题动态、推荐的动态、推荐好友的动态、创业头条数据、引导动态、banner广告位；

二、用户的动态被服务器储存并打上相应的分数：

（1）、在考虑时间因素的情况下，动态分数=权重1×用户分数+权重2×时间分数+权重3×(权重4×评论数+权重5×点赞数)；

（2）、在不考虑时间因素的情况下，动态分数=权重6×用户分数+权重7×(权重4×评论数+权重5×点赞数)；

三、用户通过手机客户端请求动态列表时，服务器将分数为正分的动态内容推荐给用户，而分数为零分或者负分的动态不推荐给用户：

（1）储存的动态设定如下：

1、自己发送的动态、好友发送的动态、自己关注的话题里其他用户发布的动态，这些内容用Tn表示，Tn中的n为数字，这些内容按照发布时间进行排序，发布时间越早，n越大；

2、热门动态、二度好友发布的动态、系统推荐的内容、运营推荐的内容，这些内容用Rn表示，Rn中的n为数字，这些内容按照发布时间进行排序，发布时间越早，n越大；

3、所有的广告内容，用An表示，An中的n为数字，这些内容按照发布时间进行排序，发布时间越早，n越大；

（2）、用户请求动态列表时，服务器对动态列表数据组装规则为：

1、用户在手机客户端第一次请求动态列表时，服务器将最新发布的Ta、Ra、Aa组成第一页数据显示在手机客户端上返回给用户，并将Ra和Aa存入历史推荐表中；

2、用户在手机客户端下拉刷新，再次请求最新动态时，服务器将最新发布的Tb、Rb、Ab组成第一页数据显示在手机客户端上返回给用户，并跳过在b～a之间的数据；将Rb和Ab存入历史推荐表中；

用户在手机客户端上拉加载动态列表时，服务器将之前保存的Ra和Aa，再加上最新的Tn数据组成第二页数据显示在手机客户端上返回给用户；

3、用户继续下拉刷新请求最新动态，服务器将最新发布的Te、Re、Ae组成第一页数据显示在手机客户端上返回给用户，并跳过在d～c之间的数据；

将Re和Ae存入历史推荐表中；

用户在手机客户端上拉加载动态列表时，服务器将之前保存的Rb和Ab，再加上最新的Tn数据组成第二页数据显示在手机客户端上返回给用户；

再次上拉加载更多动态列表时，因为没有Tn类型的动态了，服务器只将Rn和An的动态返回给用户；再往上拉就没有结果了；

4、用户继续下拉刷新，此时已经没有Tn类型的动态，服务器只将Rn和An类型的动态返回给用户，并存入历史推荐表中；

a＞b＞c＞d＞e，且a、b、c、d、e均∈n。

2.根据权利要求1所述的基于创投圈子智能精准化内容推荐及过滤方法，其特征在于：所述的用户分数=固定分数+行为加分项+行为减分项；

（1）、固定分数设定如下：分别给新注册用户、可能不是好用户、被拉黑用户设定一个固定值；

（2）、行为加分项包括：

1、活动模块：根据报名参加创业活动或者融资活动的次数加相应的分数；

2、投融资模块：创建项目加相应的分数；项目被审核通过或认证投资人被通过加相应的分数；项目投递后被约谈或认证投资人约谈了项目加相应的分数；

3、社交模块：完善履历信息或发布有效动态/评论加相应的分数；

（3）、行为减分项：禁言1次减20分；

行为加分项不作用于被拉黑用户和可能不是好用户的用户，且活动模块、投融资模块、社交模块这三个模块每个模块与固定分数和行为减分项分别相加，最终取最高分为用户分数。

3.根据权利要求1所述的基于创投圈子智能精准化内容推荐及过滤方法，其特征在于：

权重4×评论数的数值为评论分，权重5×点赞数的数值为点赞分，评论分和点赞分分别都不超过100分。

4.根据权利要求1所述的基于创投圈子智能精准化内容推荐及过滤方法，其特征在于：所述时间分数的计算方法为：y=1/x,其中y表示时间分数，x表示当前时间与发布时间的差值。