[发明专利]基于用户习惯的信息分类推荐方法及系统

说明书

本申请涉及信息推荐的技术领域，尤其涉及一种基于用户习惯的信息分类推荐方法及系统。本申请通过获取目标用户的基础属性信息，确定与目标用户的相似度达到指定阈值的相似用户，获取相似用户关注的第一信息和目标用户关注的第二信息，然后基于将第一信息和第二信息进行比较，确定出差异化信息并推荐给用户；不仅能够推荐用户习惯浏览的信息，还可以将相似用户关注的信息推荐给用户，使用户能够接收到相同行业领域的其他人关注的信息，从而拓宽用户的视野。

技术领域

本申请涉及信息推荐的技术领域，尤其是涉及一种基于用户习惯的信息分类推荐方法及系统。

背景技术

用户画像的生成和更新是信息推荐的一个核心点，往往能够左右最终的推荐效果，现有常用的信息推荐方法是通过统计用户历史浏览记录，并结合对应的浏览时长给予不同的权重得分以得到用户获取信息的取向，并依据该取向进行用户的信息推荐。

但是，这种推荐方式面临一个收敛性的问题，用户在获取信息时，符合用户取向的信息会被不断推荐给用户，使得用户每次阅读的信息都是固定的几种，无法拓宽用户的视野，甚至会让用户产生审美疲劳，对此情况有待进一步改善。

发明内容

为了解决现有的信息推荐方法无法拓宽用户视野的问题，本申请提供一种基于用户习惯的信息分类推荐方法及系统，采用如下的技术方案：

一种基于用户习惯的信息分类推荐方法，包括如下步骤：

获取目标用户的用户基础属性信息，其中，所示用户基础属性信息包括目标用户所处的行业信息；

基于所述用户基础属性信息，确定与所述目标用户的相似度达到指定阈值的相似用户；

获取所述相似用户关注的第一信息；以及所述目标用户关注的第二信息；

比较所述第一信息和所述第二信息，得出所述相似用户与所述目标用户关注的差异化信息，将所述差异化信息推荐给所述目标用户。

通过采用上述技术方案，本申请通过获取目标用户的基础属性信息，基础属性信息包括目标用户所处的行业信息，然后确定与目标用户的相似度达到指定阈值的相似用户，获取相似用户关注的第一信息和目标用户关注的第二信息，然后基于将第一信息和第二信息进行比较，确定出差异化信息并推荐给用户；本申请不仅能够推荐用户习惯浏览的信息，还可以将相似用户关注的信息推荐给用户，使用户能够接收到相同行业领域的其他人关注的信息，从而拓宽用户的视野。

可选的，所述基于所述用户基础属性信息，确定与所述目标用户的相似度达到指定阈值的相似用户的过程中，包括如下步骤：

获取与所述目标用户所处行业相同的其他用户信息；

获取所述目标用户的标签，以及所述其他用户的标签；

将与所述目标用户的标签一致的其他用户中，浏览记录与所述目标用户的重合度达到指定阈值的用户，确定为相似用户。

通过采用上述技术方案，本申请通过获取与目标用户所处行业相同的其他用户信息，然后获取目标用户标签以及其他用户的标签，将标签一致的其他用户中，浏览记录与目标用户的重合度达到指定阈值的用户确定为相似用户，其中，标签包括企业老板、公司高管、研发人员等等，从而提高相似用户获取的准确性。

可选的，所述基于所述用户基础属性信息，确定与所述目标用户的相似度达到指定阈值的相似用户的过程中，还包括如下步骤：

在存在多个所述相似用户的情况下，获取各个相似用户的所在地信息，以及所述目标用户的所在地信息；

在所述相似用户的所在地信息与目标用户的所在地信息一致的情况下，确定所述所在地对应的用户为所述相似用户。

通过采用上述技术方案，本申请通过获取相似用户和目标用户的所在地信息，在所在地信息一致的情况下，确定所在地对应的用户为相似用户；在一些政策类信息的推荐中，所在地相同的用户的地方的政策相一致，且用户均可以关注该政策，因此，将所在地相同的用户确定为相同用户，可以推荐更加符合用户需求的差异化信息。