[发明专利]内容推荐方法和装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户行为信息，所述用户行为信息包括：无线数据信息和轨迹数据信息；

对所述用户行为信息进行特征加工，得到用户行为因子数据；

对所述用户行为因子数据进行特征分析，得到兴趣内容；

根据所述兴趣内容生成用户兴趣相关性矩阵；

根据所述用户兴趣相关性矩阵计算得到用户相似性；

根据所述用户相似性选取候选内容，进行内容推荐。

2.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述用户行为因子数据包括：无线因子数据和轨迹因子数据；所述对所述用户行为信息进行特征加工，得到用户行为因子数据，包括：

对所述无线数据信息进行特征加工，得到所述无线因子数据，所述无线因子数据包括以下至少之一：局域网名称因子数据、浏览内容因子数据、浏览时长因子数据、浏览频率因子数据和浏览时间因子数据；

对所述轨迹数据信息进行特征加工，得到所述轨迹因子数据。

3.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述对所述用户行为因子数据进行特征分析，得到兴趣内容，包括：

根据所述用户行为因子数据进行特征分析，得到地点相关性内容、浏览内容相关性内容和浏览时长相关性内容；

根据所述地点相关性内容、所述浏览内容相关性内容和所述浏览时长相关性内容生成所述兴趣内容。

4.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述兴趣内容生成用户兴趣相关性矩阵之前，所述内容推荐方法还包括：

对所述兴趣内容进行特征选择，得到兴趣筛选内容；

对所述兴趣筛选内容进行数值化操作，得到数值化兴趣内容，以便能够根据所述数值化兴趣内容生成所述用户兴趣相关性矩阵。

5.根据权利要求1所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述兴趣内容生成用户兴趣相关性矩阵，包括：

按照使用频次生成用户针对所述兴趣内容的相关性值；

根据所述相关性值生成所述用户兴趣相关性矩阵。

6.根据权利要求1至5任一项所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户兴趣相关性矩阵计算得到用户相似性，包括：

将所述用户兴趣相关性矩阵输入推荐系统，计算不同用户间的相关系数；

根据所述相关系数计算得到不同用户间的用户相似性。

7.根据权利要求6所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户相似性选取候选内容，进行内容推荐，包括：

根据所述用户相似性进行用户排序；

选取预设数量的用户作为候选用户集合；

获取候选兴趣内容；

根据所述候选用户集合获取所述候选兴趣内容的评分排序结果；

根据所述评分排序结果，按照预设推荐数量，选取所述候选内容进行内容推荐。

8.一种内容推荐装置，其特征在于，包括：

用户行为信息获取模块，用于获取用户行为信息；

特征加工模块，用于对所述用户行为信息进行特征加工，得到用户行为因子数据；

特征分析模块，用于对所述用户行为因子数据进行特征分析，得到兴趣内容；

兴趣相关性计算模块，用于根据所述兴趣内容生成用户兴趣相关性矩阵；

用户相似性计算模块，用于根据所述用户兴趣相关性矩阵计算得到用户相似性；

内容推荐模块，用于根据所述用户相似性选取候选内容，进行内容推荐。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个存储器；

至少一个处理器；

至少一个程序；

所述程序被存储在存储器中，处理器执行所述至少一个程序以实现：

如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行：

如权利要求1至7任一项所述的方法。