[发明专利]一种物品推荐方法和装置

权利要求书

1.一种物品推荐方法，其特征在于，包括：

根据各个历史用户的行为序列生成所述各个历史用户的物品序列和时间序列，从而根据所述各个历史用户的物品序列和时间序列构建有向图；其中，所述行为序列中的元素表示用户行为指向的物品，所述时间序列中的元素表示物品的用户行为发生时间，所述有向图中的节点表示所述物品序列中的物品，边方向表示两个邻接节点对应的物品在所述物品序列中的先后顺序，边权重表示两个邻接节点对应的物品的用户行为发生时间间隔；

基于所述有向图中的边权重对所述有向图中的边进行裁剪，得到优化有向图；

基于所述优化有向图生成各个节点的向量，计算所述各个节点对应的物品之间的相似度，从而筛选出所述各个物品的相似物品；

根据所述各个物品的相似物品向目标用户推送物品推荐列表。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各个历史用户的物品序列和时间序列构建有向图，包括：

对于每个历史用户，根据所述历史用户的物品序列和时间序列确定各个边的邻接节点以及计算所述各个边的权重；

将相同的边的权重累加；

根据所述各个边的邻接节点和所述各个边的权重构建有向图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史用户的物品序列和时间序列确定各个边的邻接节点以及计算所述各个边的权重，包括：

根据所述历史用户的物品序列确定各个边的邻接节点；

根据所述历史用户的时间序列并采用时间衰减方式，计算所述各个边的权重；

其中，所述两个邻接节点对应的物品在所述时间序列中的用户行为时间间隔越小，所述边权重越大，所述两个邻接节点对应的物品在所述时间序列中的用户行为时间间隔越大，所述边权重越小。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述历史用户的时间序列并采用时间衰减方式，计算所述各个边的权重，包括：

采用以下公式计算所述各个边的权重：

其中，v_i、v_j表示节点i和节点j，t_i、t_j表示节点i和节点j对应的物品的用户行为发生时间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述有向图中的边权重对所述有向图中的边进行裁剪，得到优化有向图，包括：

对所述有向图中的各个边的权重进行排序，过滤掉权重排序靠后的边或者权重小于权重阈值的边；

或者，

基于节点的各个邻接边权重，计算所述节点的各个邻接边权重与节点出度的比值，过滤掉邻接边权重与节点出度的比值小于比例阈值的邻接边。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述优化有向图生成各个节点的向量，计算所述各个节点对应的物品之间的相似度，包括：

对所述优化有向图进行随机游走，生成随机游走序列；

根据所述随机游走序列生成各个节点的向量；

根据所述各个节点的向量计算各个节点之间的相似度，从而得到所述各个节点对应的物品之间的相似度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述优化有向图进行随机游走，生成随机游走序列，包括：

基于哈希将所述优化有向图划分为多个子图；

分别对所述多个子图进行随机游走，从而生成随机游走序列。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于哈希将所述优化有向图划分为多个子图，包括：

分别对所述优化有向图的各个边分配随机数；

采用哈希函数对所述各个边对应的随机数进行计算，分别得到所述各个边的哈希键；

将哈希键相同的边分配至同一个计算节点，以使所述哈希键相同的边生成一个子图。