[发明专利]画作推荐方法、画作推荐装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种画作推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

采集用户行为信息，所述用户行为信息包括单一行为信息和组合行为信息，所述单一行为指用户通过操作一类智能终端所生成的行为，所述组合行为是指用户通过操作至少两类智能终端所生成的行为；

根据用户对画作的各所述用户行为信息计算所述用户对所述画作的偏好值，并构建用户对画作的二维偏好矩阵；

对所述二维偏好矩阵进行基于协同过滤的矩阵分解，输出用户对未知偏好的画作的预测偏好值，并根据所述预测偏好值实现画作推荐。

2.根据权利要求1所述的画作推荐方法，其特征在于，所述采集用户行为信息包括至少如下一项：

通过访问手机端获取单一行为信息，手机端单一行为包括浏览行为、搜索行为、购买行为、未购买行为、分享行为和推送行为；

通过访问电子相框端获取单一行为，电子相框端单一行为包括播放行为；

通过分别访问手机端和电子相框端获取所述行为组合信息，所述组合行为包括手机端推送至电子相框端的画作电子相框端预览后未购买或购买的行为。

3.根据权利要求2所述的画作推荐方法，其特征在于，所述根据用户对画作的各所述用户行为信息，构建用户对画作的二维偏好矩阵包括：

针对用户i对画作j的各所述用户行为进行加权计算，计算用户i对画作j的偏好值，所述用户i对画作j的偏好值w_ij的计算方法如下：

其中，a_k为第k类用户行为的权重，r_k表示是否发生k类用户行为，若发生则取1，否则取0，L为行为类型个数。

4.根据权利要求3所述的画作推荐方法，其特征在于，针对不同行为类型，根据行为次数、价格系数和成本系数，确定所述权重，每个所述行为类型设定有相应的所述行为单次权重，包括以下至少一项：

所述行为类型为购买行为，则根据行为次数、价格系数和成本系数，确定所述权重，所述权重的计算方法如下：

权重＝行为单次权重×行为次数×价格系数；

所述行为类型为未购买行为，则所述权重的计算方法如下：

权重＝行为单次权重×成本系数；

针对其他行为类型，所述权重的计算方法如下：

权重＝行为单次权重×行为次数。

5.根据权利要求4所述的画作推荐方法，其特征在于，所述根据行为次数、价格系数和成本系数，确定所述权重包括：

根据当前画作价格、全部画作价格的最小值和全部画作价格的最大值，确定所述价格系数，所述价格系数的计算方法如下：

价格系数＝(当前画作价格-全部画作价格的最小值)÷(全部画作价格的最大值-全部画作价格的最小值)+1；

所述成本系数与所述价格系数之间满足如下关系式：

成本系数＝1/价格系数。

6.一种画作推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

采集单元：配置用于采集用户行为信息，所述用户行为信息包括单一行为信息和组合行为信息，所述单一行为指用户通过操作一类智能终端所生成的行为，所述组合行为是指用户通过操作至少两类智能终端所生成的行为；

构建矩阵单元：配置用于根据用户对画作的各所述用户行为信息计算所述用户对所述画作的偏好值，构建用户对画作的二维偏好矩阵；

输出单元：配置用于对所述二维偏好矩阵进行基于协同过滤的矩阵分解，输出用户对未知偏好的画作的预测偏好值，并根据所述预测偏好值实现画作推荐。

7.根据权利要求6所述的画作推荐装置，其特征在于，所述采集单元包括：

采集手机端行为单元；配置用于通过访问手机端获取单一行为信息，手机端单一行为包括浏览行为、搜索行为、购买行为、未购买行为、分享行为和推送行为；

采集电子相框端行为单元；配置用于通过访问电子相框端获取单一行为，电子相框端单一行为包括播放行为；

采集组合行为单元：配置用于通过分别访问手机端和电子相框端获取所述行为组合信息，所述组合行为包括手机端推送至电子相框端的画作电子相框端预览后未购买或购买的行为。