一种实时用户兴趣识别方法及装置制造方法及图纸

技术编号:19023405 阅读:19 留言:0更新日期:2018-09-26 19:03
本申请实施例提供一种实时用户兴趣识别方法和设备,所述方法包括:获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;根据所述实时用户兴趣得分、所述用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果。本申请实施例可以通过用户的实时行为识别用户兴趣,识别准确性高、实时性强。

【技术实现步骤摘要】
一种实时用户兴趣识别方法及装置
本申请实施例涉及计算机
,具体涉及一种实时用户兴趣识别方法及装置。
技术介绍
用户兴趣识别算法是一种通过数据挖掘分析识别用户的兴趣类别的技术。现有技术中,用户兴趣识别一般是采用离线的方法,根据用户历史行为数据进行分析、计算,从而得到用户的兴趣偏好。然而,用户的历史行为数据往往代表了用户在历史某个时刻的兴趣点,随着时间的衰减,用户的兴趣可能已经被满足或者发生了变化,如果仍然使用历史行为数据识别用户的兴趣,则存在准确性不高的缺陷。现有技术中,并不存在一种实时性强、准确性高的用户兴趣识别方法。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种实时用户兴趣识别方法及装置,可以通过用户的实时行为识别用户兴趣,识别准确性高、实时性强。为此,本申请实施例提供如下技术方案:第一方面,本申请实施例提供了一种实时用户兴趣识别方法,包括:获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量;利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;根据所述实时用户兴趣得分确定所述用户的兴趣识别结果。在一些实施方式中,所述实时用户行为数据的时间特征具体为实时用户行为的发生时间与当前时间的差值。在一些实施方式中,所述兴趣关系权重具体为层次化兴趣点网络的参数矩阵。在一些实施方式中,所述方法还包括:根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;所述根据所述实时用户兴趣得分确定所述用户的兴趣识别结果包括:根据所述实时用户兴趣得分和所述用户历史兴趣得分确定所述用户的兴趣识别结果。在一些实施方式中,所述方法还包括:根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量;根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;所述根据所述实时用户兴趣得分确定所述用户的兴趣识别结果包括:根据所述实时用户兴趣得分和所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果;或者,根据所述实时用户兴趣得分、所述用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果。第二方面,本申请实施例提供了实时用户兴趣识别方法,包括:获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;根据所述实时用户兴趣得分、所述用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果。第三方面,本申请实施例提供了一种实时用户兴趣识别装置,包括:实时数据获得单元,用于获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量;实时兴趣得分计算单元,用于利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;兴趣识别结果确定单元,用于根据所述实时用户兴趣得分确定所述用户的兴趣识别结果。第四方面,本申请实施例提供了一种实时用户兴趣识别装置,包括:实时兴趣得分计算模块,用于获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;历史兴趣得分计算模块,用于根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;兴趣点相似度得分计算模块,用于根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;兴趣识别结果确定模块,用于根据所述实时用户兴趣得分、所述用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果。第五方面,本申请实施例提供了一种用于实时用户兴趣识别的装置,包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量;利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;根据所述实时用户兴趣得分确定所述用户的兴趣识别结果。第六方面,本申请实施例提供了一种用于实时用户兴趣识别的装置,包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令:获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;根据所述实时用户兴趣得分、所述用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果。第七方面,本申请实施例提供一种实时用户兴趣识别系统,包括实时计算服务器、离线计算服务器以及结果输出装置,其中:所述实时计算服务器用于获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;所述离线计算服务器用于根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;和/或,根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;所述实时计算服务器还用于根据所述用户实时兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据所述用户实时兴趣得分、所述用户历史兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据所述用户实时兴趣得分、所述兴趣点的相似度得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据所述实时用户兴趣得分、所述用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果;所述结果输出装置,用于输出所述用户的兴趣识别结果。第八方面,本申请实施例提供一种实时计算服务器,包括:实时用户行为获取装置,用于获取实时用户行为数据;实时计算节点,用于获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;以及,根据所述用户实时兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据用户实时兴趣得分、用户历史兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据用户实时兴趣得分、兴趣点的相似度得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据实时用户兴趣得分、用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果;其中,所述用户历史兴趣得分和/或兴趣点的相似度得分由离线计算服务器计算得到。第九方面,本申请实施例提供一种离线计算服务器,包括:用户历史兴趣得分计算节点,用于根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;兴趣点的相似度得分计算节点,用于根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;输出装置,用于将所述用户历史兴趣得分和/或兴趣点的相似度得分输出至实时计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实时用户兴趣识别系统,其特征在于,包括实时计算服务器、离线计算服务器以及结果输出装置,其中:所述实时计算服务器用于获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;所述离线计算服务器用于根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;和/或,根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;所述实时计算服务器还用于根据所述用户实时兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据所述用户实时兴趣得分、所述用户历史兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据所述用户实时兴趣得分、所述兴趣点的相似度得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据所述实时用户兴趣得分、所述用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果;所述结果输出装置,用于输出所述用户的兴趣识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种实时用户兴趣识别系统,其特征在于,包括实时计算服务器、离线计算服务器以及结果输出装置,其中:所述实时计算服务器用于获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;所述离线计算服务器用于根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;和/或,根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;所述实时计算服务器还用于根据所述用户实时兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据所述用户实时兴趣得分、所述用户历史兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据所述用户实时兴趣得分、所述兴趣点的相似度得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据所述实时用户兴趣得分、所述用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果;所述结果输出装置,用于输出所述用户的兴趣识别结果。2.一种实时计算服务器,其特征在于,包括:实时用户行为获取装置,用于获取实时用户行为数据;实时计算节点,用于获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;以及,根据所述用户实时兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据用户实时兴趣得分、用户历史兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据用户实时兴趣得分、兴趣点的相似度得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据实时用户兴趣得分、用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果;其中,所述用户历史兴趣得分和/或兴趣点的相似度得分由离线计算服务器计算得到。3.一种离线计算服务器,其特征在于,包括:用户历史兴趣得分计算节点,用于根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;兴趣点的相似度得分计算节点,用于根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;输出装置,用于将所述用户历史兴趣得分和/或兴趣点的相似度得分输出至实时计算服务器以获得用户兴趣识别结果。4.一种交互装置,其特征在于,包括:输入模块,用于输入实时用户行为数据以及用户历史行为数据;传输模块,用于将所述输入模块输入的实时用户行为数据传输给实时计算服务器,以及,将所述输入模块输入的用户历史行为数据传输给离线计算服务器;输出模块,用于输出用户兴趣识别结果;其中,所述用户兴趣识别结果由所述实时计算服务器计算得到。5.一种实时用户兴趣识别方法,其特征在于,应用于实时计算服务器,包括:获取实时用户行为数据;获得所述实时用户行为数据的特征向量,利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;根据所述用户实时兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据用户实时兴趣得分、用户历史兴趣得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据用户实时兴趣得分、兴趣点的相似度得分确定用户的兴趣识别结果;或者,根据实时用户兴趣得分、用户历史兴趣得分以及所述兴趣点的相似度得分确定所述用户的兴趣识别结果;其中,所述用户历史兴趣得分和/或兴趣点的相似度得分由离线计算服务器计算得到。6.一种用户兴趣识别方法,其特征在于,应用于离线计算服务器,包括:根据用户历史行为数据,获取用户历史兴趣得分;根据用户历史行为数据,获取用户的兴趣点向量,根据所述用户的兴趣点向量得到兴趣点的相似度得分;将所述用户历史兴趣得分和/或兴趣点的相似度得分输出至实时计算服务器以获得用户兴趣识别结果。7.一种实时用户兴趣识别方法,其特征在于,包括:获取实时用户行为数据,获得所述实时用户行为数据的特征向量;利用实时用户行为数据的时间特征、时间衰减参数、兴趣关系权重、所述实时用户行为数据的特征向量得到用户实时兴趣得分;根据所述实时用户兴趣得分确定所述用户的兴趣识别结果...

【专利技术属性】
技术研发人员:樊志国廖闯刘忠义
申请(专利权)人:阿里巴巴集团控股有限公司
类型:发明
国别省市:开曼群岛,KY

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