[发明专利]一种推荐浏览信息的方法及其系统、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种推荐浏览信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个用户的身份特征；

获取所述多个用户通过用户设备浏览电价政策文档的历史浏览记录；

根据所述多个用户的身份特征和历史浏览记录对所述多个用户进行集合划分得到多个用户集合；其中每一用户集合包括多个用户；

对于每一用户集合，获取该用户集合的所有用户所浏览的电价政策文档，统计每一电价政策文档被该用户集合的用户浏览的次数，根据统计的次数进行由大至小的排序，筛选出排名前N个的电价政策文档，并且，若该用户集合的任一用户未浏览所述前N个的电价政策文档中的任一个电价政策文档，则将该任一个电价政策文档推送至该任一用户。

2.根据权利要求1所述的推荐浏览信息的方法，其特征在于，不同用户集合之间允许存在相同的一个或多个用户。

3.根据权利要求1所述的推荐浏览信息的方法，其特征在于，所述根据所述多个用户的身份特征和历史浏览记录对所述多个用户进行集合划分得到多个用户集合，包括：

根据所述多个用户的身份特征计算所述多个用户之间的身份特征的相似度；

根据所述多个用户的历史浏览记录计算所述多个用户之间的历史浏览记录的相似度；

根据所述多个用户之间的身份特征的相似度以及历史浏览记录的相似度，计算所述多个用户之间的相似度，并确定所述多个用户之间的相似情况；其中，若任意两个用户之间的相似度大于预设相似度阈值，则确定该两个用户相似；

根据所述多个用户的相似情况将所述多个用户划分至不同用户集合。

4.根据权利要求3所述的推荐浏览信息的方法，其特征在于，所述根据所述多个用户的相似情况将所述多个用户划分至不同用户集合，包括：

根据所述多个用户的相似情况统计所述多个用户的相似次数；其中，若任一用户与其他一个用户相似，则该任一用户的相似次数加1，该任一用户的相似次数的初始值为0；

根据所述多个用户的相似次数对所述多个用户进行由大至小的排序；

根据所述排序结果以及所述多个用户的相似情况进行集合划分；其中，在第i轮集合划分时，选取排序第i个的用户作为集合的基础用户，并将与该基础用户相似的其他用户均划分至该基础用户的集合中，从而获得i个集合；

判断所述i个集合的集合之间是否存在包含与被包含的关系，若存在，则将该存在包含与被包含的关系的集合进行合并，获得最终的多个用户集合。

5.根据权利要求3所述的推荐浏览信息的方法，其特征在于，所述身份特征为工作岗位信息；

所述根据所述多个用户的身份特征计算所述多个用户之间的身份特征的相似度，包括：

若两个用户之间的身份特征为相同工作岗位，则该两个用户的身份特征的相似度为1；

若两个用户之间的身份特征为不同工作岗位且为同一岗位类型，则该两个用户的身份特征的相似度为0.5；

若两个用户之间的身份特征为不同工作岗位且为不同岗位类型，则该两个用户的身份特征的相似度为0。

6.根据权利要求3所述的推荐浏览信息的方法，其特征在于，所述根据所述多个用户的历史浏览记录计算所述多个用户之间的历史浏览记录的相似度，包括：

对比任意两个用户的历史浏览记录获得该两个用户浏览的相同电价政策文档的数量；

分别计算所述相同电价政策文档的数量占该两个用户浏览的电价政策文档总数量的比例，将计算得到的两个比例设为k1和k2；

若k1和k2均大于预设值，则该两个用户之间的历史浏览记录的相似度为1；

若k1或k2大于预设值，则该两个用户之间的历史浏览记录的相似度为0.5；

若k1和k2均小于预设值，则该两个用户之间的历史浏览记录的相似度为0。