[发明专利]物品推送方法、装置及服务器

说明书

本发明涉及数据挖掘处理领域，具体涉及一种物品推送方法、装置及服务器，所述方法包括：a获取点击第一物品且曝光第二物品的用户组成的用户群，根据用户群中每一用户对第一物品及第二物品的点击行为记录,计算第二物品与第一物品的相关性分值；将物品库中除第一物品外的其它物品作为第二物品，按照步骤a计算方法，分别计算物品库中第二物品与第一物品的相关性分值；根据所述相关性分值，向点击第一物品的用户推送第二物品。本发明提供了一种基于用户点击行为的物品推送算法，并将数据统计的样本限定于特定的用户群，剔除无关数据的影响，提高物品之间相关性分值计算的准确性，从而提高物品推送的准确率，提升用户体验。

【技术领域】

本发明涉及数据挖掘处理领域，具体涉及一种物品推送方法、装置及服务器。

【背景技术】

随着互联网的快速发展，我们正处于信息过载的时代，用户面对海量的信息很难找到自己真正感兴趣的内容，而内容提供商也很难把优质的内容准确地推送给感兴趣的用户，推荐系统应运而生，推荐系统被认为是解决这些问题的有效方法，它对用户的历史行为进行挖掘，对用户兴趣进行建模，并对用户未来的行为进行预测，从而建立了用户和内容的关系。例如在应用商店中，有一类场景是用户点击、下载一个应用时向其推荐一批其它应用，而如何确定所要推荐的应用，目前的推荐方法是基于物品或基于用户的协同过滤算法，协同过滤算法存在的缺点包括稀疏问题、可拓展行问题、新用户问题等，在目前信息种类、表达方式越来越多的时代，亟需一种新的推荐算法来更好地为用户推荐物品。

【发明内容】

本发明的目的在于提供一种物品信息推送方法、装置及相应的服务器，通过提出一种新的基于用户点击行为的物品推送算法以提高物品推送的准确率、提升用户体验。

为实现该目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种物品推送方法，包括：

a获取点击第一物品且曝光第二物品的用户组成的用户群，根据用户群中每一用户对第一物品及第二物品的点击行为记录,计算第二物品与第一物品的相关性分值；

将物品库中除第一物品外的其它物品作为第二物品，按照步骤a计算方法，分别计算物品库中第二物品与第一物品的相关性分值；

根据所述相关性分值,向点击第一物品的用户推送第二物品。

进一步的，所述根据用户群中每一用户对第一物品及第二物品的点击行为记录，计算第二物品与第一物品的相关性分值，包括：

根据用户群中每一个用户的点击行为记录，计算得到第二物品与第一物品的初始相关性分值；

统计所述初始相关性分值的平均值，得到第二物品与第一物品的相关性分值。

具体的，所述根据用户群中每一个用户的点击行为记录，计算得到第二物品与第一物品的初始相关性分值，包括：

获取用户的点击行为记录，所述点击行为记录包括用户对物品的点击时间、点击场景及点击类型记录；

判断用户对第一物品的点击时间与对第二物品的点击时间的时间间隔，当所述时间间隔为第一预设值时，第二物品与第一物品的相关性分值增加A，当所述时间间隔为第二预设值时，第二物品与第一物品的相关性分值增加B，当所述时间间隔为第三预设值时，第二物品与第一物品的相关性分值增加C；

判断用户对第二物品的点击场景，当所述点击场景为用户点击了第一物品后在第一预设场景下推荐第二物品时，第二物品与第一物品的相关性分值增加D；

判断用户对第二物品的点击类型，当所述点击类型为用户点击了第一物品且点击了第二物品时，第二物品与第一物品的相关性分值乘X，当所述点击类型为用户点击了第一物品且不点击了第二物品时，第二物品与第一物品的相关性分值乘Y；