[发明专利]信息推荐方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

获取初始的信息相似度、初始的频道相似度以及初始的用户相似度；

初始化用户信息相关度和用户频道相关度；其中，所述用户信息相关度为用户和信息之间的相关度，所述用户频道相关度为用户和频道之间的相关度；

根据所述信息相似度和所述用户相似度更新所述用户信息相关度；

根据所述用户相似度和所述频道相似度更新所述用户频道相关度；

根据更新后的所述用户信息相关度和更新后的所述用户频道相关度更新所述用户相似度；

根据更新后的所述用户相似度，迭代更新所述用户信息相关度和所述用户频道相关度；

当迭代更新次数达到预设次数时，基于最新更新的用户信息相关度向用户推荐信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取初始的信息相似度，包括：

以预设算法计算出两条信息之间的文本相似度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，以预设算法计算出两条信息之间的文本相似度，包括：

采用文档主题生成模型LDA分别获取两条信息的主题分布；

计算所述两条信息的主题分布的余弦相似度，并将所述余弦相似度作为所述两条信息的文本相似度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，初始化用户信息相关度，包括：

获取用户历史点击行为，并根据所述用户历史点击行为对所述用户信息相关度进行初始化。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，初始化用户频道相关度，包括：

获取用户历史关注行为，并根据所述用户历史关注行为对所述用户频道相关度进行初始化。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述频道相似度通过关注频道的用户数计算得到。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户相似度为两个用户点击过的信息的主题分布之间的余弦相似度。

8.一种信息推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取初始的信息相似度、初始的频道相似度以及初始的用户相似度；

初始化模块，用于初始化用户信息相关度和用户频道相关度；其中，所述用户信息相关度为用户和信息之间的相关度，所述用户频道相关度为用户和频道之间的相关度；

更新模块，用于根据所述信息相似度和所述用户相似度更新所述用户信息相关度，并根据所述用户相似度和所述频道相似度更新所述用户频道相关度，以及根据更新后的所述用户信息相关度和更新后的所述用户频道相关度更新所述用户相似度，并根据更新后的所述用户相似度，迭代更新所述用户信息相关度和所述用户频道相关度；

推荐模块，用于当迭代更新次数达到预设次数时，基于最新更新的用户信息相关度向用户推荐信息。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取模块，用于：

以预设算法计算出两条信息之间的文本相似度。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取模块，用于：

采用文档主题生成模型LDA分别获取两条信息的主题分布；

计算所述两条信息的主题分布的余弦相似度，并将所述余弦相似度作为所述两条信息的文本相似度。

11.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述初始化模块，用于：

获取用户历史点击行为，并根据所述用户历史点击行为对所述用户信息相关度进行初始化。

12.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述初始化模块，用于：

获取用户历史关注行为，并根据所述用户历史关注行为对所述用户频道相关度进行初始化。

13.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述频道相似度通过关注频道的用户数计算得到。