[发明专利]好友及应用个性化推荐方法及系统

摘要

本发明提供了一种好友及应用个性化推荐方法及系统，包括步骤步骤A计算推荐得分S；步骤B根据推荐得分显示推荐内容；步骤C根据用户对推荐内容的反馈信息调整推荐权值向量；步骤D根据调整后的用户推荐权值向量更新推荐内容。本发明适用场景更加广泛、推荐结果更加准确、计算速度更快，并且具有闲时计算以及黑名单机制等优点，能够有效提高信息推荐的准确率，并且节省了计算开销，具有良好的推荐效果。

主权项

一种好友及应用个性化推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤a：计算推荐得分S；步骤b：根据推荐得分显示推荐内容；步骤c：根据用户对推荐内容的反馈信息调整推荐权值向量；步骤d：根据调整后的推荐权值向量更新推荐内容；所述步骤a包括如下步骤：步骤a1：计算潜在好友推荐总分；步骤a1包括如下步骤：步骤a1.1：为每个用户维护一个潜在好友组，并将有如下一个或多个特征的非好友用户加入到该用户的潜在好友组中：特征1)、与该用户毕业学校相同或工作公司名称相同；特征2)、与该用户有共同好友；特征3)、与该用户有过互动；步骤a1.2：为每个用户维护一张评分表，该评分表中每一行包含对一个在其潜在好友组中的非好友用户的评分信息，所述评分信息包括校友相关度评分、同事相关度评分、共同好友评分、潜在好友互动评分；步骤a1.3：对用户潜在好友组中的所有非好友用户进行步骤a1.4到步骤a1.8中的计算；步骤a1.4：计算校友相关度评分：对于某个用户A，若其潜在好友组中的某个非好友用户B的评分表中包含用户A的校友相关度评分T1，则直接将校友相关度评分T1设为用户A对用户B的校友相关度评分；若没有，则执行以下操作：步骤a1.4.1：初始化评分值为0，设置校友关系基础分、同学关系基础分、年级差基础分；步骤a1.4.2：若用户A、用户B是校友，每构成一次校友关系则评分值加上一个校友关系基础分；步骤a1.4.3：对于大学校友，若用户A、用户B同一个学院，则评分值加上同学关系基础分；步骤a1.4.4：对于非大学校友，若用户A、用户B同年同班，每成立一次，则评分值加上一个同学关系基础分；步骤a1.4.5：根据如下公式得到最终评分值：最终评分值＝当前评分值‑∑|用户A、用户B在同一学校的入学年份差|*年级差基础分；若最终评分值小于0，则将最终评分值设为0；步骤a1.5：计算同事相关度评分：设置同事关系基础分；对于用户A，若其潜在好友中的某个非好友用户B的评分表中包含用户A的同事相关度评分T2，则直接将同事相关度评分T2设为用户A对用户B的同事相关度评分；若没有，则进行判断：若用户A、用户B就职于同一家公司且在同一城市，则同事相关度评分设为同事关系基础分，否则设为0；步骤a1.6：计算好友紧密度评分：为用户A维护一张好友互动数表，好友互动数表中包含用户A最近一段时间与其每个好友的互动数；对于用户A，若其好友列表中的某用户C的好友互动表中包含与用户A的互动数T3，则直接将互动数T3设为用户A的好友互动数表中与用户C的互动数，若没有，则统计互动数；其中，根据如下公式得到好友紧密度评分：用户C对于用户A的好友紧密度评分＝用户C与用户A的互动数/用户A与好友互动总数；步骤a1.7：计算共同好友评分：对于用户A潜在好友组中的某个非好友用户B，按下式计算其与用户A的共同好友评分：共同好友评分(B|A)＝∑用户B与用户A共同好友对于用户A的好友紧密度评分步骤a1.8：计算潜在好友互动评分：设置互动基础分和一段时间间隔；对于用户A，若其潜在好友中的某个非好友用户B的评分表中包含用户A的潜在好友互动评分T4，则直接将潜在好友互动评分T4设为用户A对用户B的潜在好友互动评分；若没有，则统计用户A、用户B在设置的一段时间间隔内的互动数；其中，根据如下公式计算潜在好友互动评分：潜在好友互动评分＝潜在好友互动数*互动基础分；步骤a1.9：计算潜在好友推荐总分：为每个用户维护一个用户推荐四维权值向量，该用户推荐四维权值向量的每个维度初始值都为1，具体为：将用户A潜在好友组中的某个非好友用户B的校友相关度评分、同事相关度评分、共同好友评分和潜在好友互动评分组成一个四维向量作为用户B的用户推荐四维权值向量，并将该用户B的用户推荐四维权值向量与用户A的用户推荐权值向量做点积运算，运算结果作为该用户B对于用户A的潜在好友推荐总分，将潜在好友推荐总分作为步骤a中的所述推荐得分S。