[发明专利]一种基于推荐系统的用户兴趣探索方法在审
| 申请号： | 201910643516.0 | 申请日： | 2019-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN110609919A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 夏毅;刘春生;李平 | 申请（专利权）人： | 凯盛融英信息科技(上海)股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/65 | 分类号： | G06F16/65;G10L25/03;G10L25/30 |
| 代理公司： | 50219 重庆百润洪知识产权代理有限公司 | 代理人： | 陈付玉 |
| 地址： | 200040 上海市静安区恒通*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 推荐系统 构建 分类 标签 便携式用户设备 音频数据库 功能获取 推荐内容 音频片段 音频特征 音频文件 用户收听 用户兴趣 语言模型 主动使用 探索 归类 建模 页面 收听 神经 播放 检测 演讲 | ||
1.一种基于推荐系统的用户兴趣探索方法，其特征在于：包括演讲音频数据库和基于推荐系统预先构建的兴趣分类；所述的兴趣分类通过操作便携式用户设备以在播放所述音频期间检测用户的至少一个动作形成；所述的至少一个动作是基于神经语言模型的音频特征的提取，用户收听音频文件提取和建模；所述的每个动作划分进一个兴趣标签之内。
2.根据权利要求1所述的一种基于推荐系统的用户兴趣探索方法，其特征在于：所述的音频特征的提取包括获取用户的完整音频收听序列；并整理序列中每条收听记录的收听时间、收听频率。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于推荐系统的用户兴趣探索方法，其特征在于：所述的推荐标签通过在推荐系统的搜索日志中查找分类的搜索频率和查看频率形成分值，并按降序排列。
4.根据权利要求3所述的一种基于推荐系统的用户兴趣探索方法，其特征在于：每个所述的兴趣分类和音频特征按近期的浏览和查看频率形成分值，并按降序形成子分类。
5.根据权利要求3或4所述的一种基于推荐系统的用户兴趣探索方法，其特征在于：计算所述分值的公示为score(u，v)＝w1×hot(v)+w2×relevance(u，v)+w3×fresh(u，v)其中，所述u表示用户；
所述v表示检索词；w1，w2和w3代表函数权重；hot(v)表示计算v热度的函数；relevance(u，v)表示u和v的相关度；fresh(u，v)表示v对于u的新鲜度。
6.根据权利要求1-5任一项所述的一种基于推荐系统的用户兴趣探索方法，其特征在于：所述的推荐标签由每个用户过往收听的音频特征与每个排序靠前的所述兴趣分类相关联而成。
7.根据权利要求6所述的一种基于推荐系统的用户兴趣探索方法，其特征在于：所述的音频特征通过包括若干由收听时长、收听语言、收听频率形成的逻辑群构成。
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