一种群组推荐方法、装置、存储介质及服务器制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种群组推荐方法、装置、存储介质及服务器，所述方法包括：数据采集步骤，获取业务数据、行为数据和第三方数据；标签工程步骤，根据业务数据、行为数据和第三方数据分别为用户和物品打标签，所述标签包括行为标签、属性标签和第三方标签；群组推荐步骤，根据物品的标签和待推荐群组内的各个用户的标签向待推荐群组进行推荐。本发明专利技术通过引入第三方数据生成标签，通过标签表达群组内每个用户的喜好，根据群组内每个用户的标签选择合适的标签，根据选取的用户的标签推荐对应的物品，实现兼顾群组内每个用户偏好的群组推荐，解决了目前的群组推荐方法在冷启动情况下难以进行群组推荐的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种群组推荐方法、装置、存储介质及服务器
本专利技术涉及互联网
，特别涉及一种群组推荐方法、装置、存储介质以及服务器。
技术介绍
推荐可以发现用户感兴趣内容和长尾内容，在商业领域有广泛的应用，如亚马逊的书籍推荐、淘宝的商品推荐等。推荐的本质是精准挖掘出用户潜在而必需的个性化需求，但在实际的应用场景中，还会面临向多个用户组成的群组推荐的情况，如餐厅菜单推荐、电影推荐、旅游目的地推荐等。面向群组的推荐，其最大挑战是如何兼顾到群组内每个用户的偏好，从而为群组提供最优推荐。目前的群组推荐方法，会采集群组内用户的显式偏好(如对物品的评分)或隐式偏好(如系统行为)，然后通过推荐算法为群组生成推荐结果。但是，推荐算法要考虑到偏好和预测评分的融合，如平均群组内每个人的预测评分，这就要求用户有行为数据，在系统上留下操作记录，如购买物品后对物品进行评价、如多次点击同类物品并纳入到购物车等，如果用户刚注册或物品刚加入时，没有任何行为记录，即出现冷启动的情况，推荐算法便难以进行群组推荐。对此，实际使用中需要一种在冷启动情况下进行群组推荐的方法。
技术实现思路
本专利技术提供了一种群组推荐方法、装置、存储介质及服务器，旨在解决目前的群组推荐方法在冷启动情况下难以进行群组推荐的问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种群组推荐方法，包括：数据采集步骤，获取业务数据、行为数据和第三方数据；标签工程步骤，根据业务数据、行为数据和第三方数据分别为用户和物品打标签，所述标签包括行为标签、属性标签和第三方标签；群组推荐步骤，根据物品的标签和待推荐群组内的各个用户的标签向待推荐群组进行推荐。与现有技术相比，本专利技术公开的一种群组推荐方法，分别采集业务数据、行为数据和第三方数据根据采集的数据对用户和物品打标签，对于同一群组中的用户，根据群组内每个用户的标签选择合适的标签，根据选取的用户的标签推荐对应的物品，实现兼顾群组内每个用户偏好的群组推荐。本专利技术对用户和物品打标签，并不依赖于单一的数据，即便行为数据没有，也可以根据业务数据和第三方数据对用户打标签，然后根据标签的情况对用户进行推荐，不单纯的依赖行为数据对群组内用户进行推荐，不会因为缺乏行为数据，在冷启动情况下难以进行推荐，解决了在冷启动情况下进行群组推荐的问题。该种群组推荐方法引入了第三方数据的参考，根据业务数据、行为数据和第三方数据对用户打标签，所述标签包括行为标签、属性标签和第三方标签，通过行为标签、属性标签和第三方标签可以全方位多维度的刻画用户和物品，在进行用户推荐时，分析群组内每个用户的标签选择出合适的标签，可以照顾到每个用户的偏好，根据合适的标签可以选择出符合群组内每个用户喜好的物品，并进行推荐。本专利技术通过引入第三方数据生成标签，通过标签表达群组内每个用户的喜好，根据群组内每个用户的标签选择合适的标签，根据选取的用户的标签推荐对应的物品，实现兼顾群组内每个用户偏好的群组推荐，解决了目前的群组推荐方法在冷启动情况下难以进行群组推荐的问题。进一步的，所述业务数据包括人口统计基础信息数据、物品基础信息数据和事务记录数据；所述人口统计基础信息数据和物品基础信息数据决定第三方数据的获取主题。本专利技术一个优选的实施例中，所述第三方数据的主题由人口统计基础信息数据和物品基础信息数据决定，由于网络数据繁多，获取全部的网络数据显然不可能，故而需要选择合适的第三方数据进行获取。对此，本实施例中，通过业务数据中的人口统计基础信息数据和物品基础信息数据决定第三方数据的获取主题，有选择的获取第三方数据，解决了本方案中对于网络数据繁多难以有效获取的问题。进一步的，所述第三方数据通过网络爬虫分主题的采集和保存互联网上的公开信息数据。本专利技术一个优选的实施例中，所述第三方数据通过网络爬虫分主题的采集和保存互联网上的公开信息数据，由于网络爬虫具有尽快的抓取互联网上最新出现的所需信息，尽早的发现页面重复并消除的优点，故而本实施例中通过网络爬虫分主题的采集和保存互联网上的公开信息数据，便于后续的标签工程，解决了本方案中网络数据的采集处理的问题。进一步的，所述标签工程步骤，包括：根据事务记录数据和行为数据分别为用户和物品生成行为标签；根据人口统计基础信息数据为用户生成属性标签；根据物品基础信息数据为物品生成属性标签；根据第三方数据分别为用户和物品生成第三方标签。本专利技术一个优选的实施例中，给出了一种具体的标签生成方案，由于根据数据进行打标签有很多成熟的做法，或统计或聚类，但是面对本方案引入了多种数据，需要生成多种标签，会带来标签生成的困难，对此本实施例给出一种具体的标签生成方案，理清了三类数据输出标签的关系，根据不同的数据生成不同的标签，解决了本方案中的标签生成问题。进一步的，所述群组推荐步骤，包括：当待推荐群组内各个用户的标签中存在共同的标签，且该共同的标签存在对应的物品，则按照共同的标签的顺序向待推荐群组进行推荐。本专利技术一个优选的实施例中，给出了一种具体的基于第三方标签的群组推荐方法，通过选择待推荐群组内各个用户的标签中存在的共同标签(共同的标签)作为合适的标签，根据此合适的标签选择对应的物品，对群组内的用户进行推荐，照顾到每个用户的偏好，可以保证推荐的物品适合群组内的每个用户，通过标签完成了对群组内每个用户偏好的照顾，并且由于物品和用户均具有标签，确定了合适的用户的标签，可以对应寻找同样的物品的标签，而后推荐该标签的物品，可以保证推荐符合用户偏好。该实施例给出了一种具体的基于第三方标签的群组推荐方法，解决了如何通过第三方标签在冷启动的情况下进行满足群众内各个用户偏好的群组推荐的问题。进一步的，所述群组推荐步骤，还包括：当待推荐群组内各个用户的标签中不存在共同的标签或该共同的标签不存在对应的物品，则根据待推荐群组的用户的标签寻找最大相似群组，以最大相似群组为样本训练输出模型，使用训练得到的输出模型向待推荐群组进行推荐。本专利技术一个优选的实施例中，给出了当待推荐群组内各个用户的标签中不存在共同的标签或该共同的标签不存在对应的物品时的群组推荐方法，解决了前一实施例中需要具有共同标签(共同的标签)和对应物品才能进行推荐的问题，在不存在共同标签(共同的标签)或对应物品时，选择与待推荐群组相似的群组作为样本，通过样本训练输出模型，再用训练完成的输出模型去预测待测群组需要的物品，对待测群组进行推荐，解决了在没有共同标签(共同的标签)或对应物品情况下的通过标签进行群组推荐的问题。进一步的，所述最大相似群组的群组内每个用户均为待推荐群组内用户的最大相似用户，待推荐群组内的每个用户均为最大相似群组的群组内每个用户的最大相似用户，所述最大相似用户与被比较用户具有相同的标签的比例大于阈值。本专利技术一个优选的实施例中，给出了一种选择与待测群组相似的群组样本的方法，通过最大相似用户来选择最大相似群组，可以保证待测群组和样本群组的相似度，保障训练效果。解决了训练输出模型时的样本选择问题。本专利技术还提供一种群组推荐装置，包括：数据采集单元，用于获取业务数据、行为数据和第三方数据；标签工程单元，用于根据业务数据、行为数据和第三方数据分别为用户和物品打标签，所述标签包括行为标签、属性标签和第三方标签；群组推荐单元，用于根据物品的标签和待推荐群组内的各个用户的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种群组推荐方法，其特征在于，包括：数据采集步骤，获取业务数据、行为数据和第三方数据；标签工程步骤，根据业务数据、行为数据和第三方数据分别为用户和物品打标签，所述标签包括行为标签、属性标签和第三方标签；群组推荐步骤，根据物品的标签和待推荐群组内的各个用户的标签向待推荐群组进行推荐。

【技术特征摘要】
1.一种群组推荐方法，其特征在于，包括：数据采集步骤，获取业务数据、行为数据和第三方数据；标签工程步骤，根据业务数据、行为数据和第三方数据分别为用户和物品打标签，所述标签包括行为标签、属性标签和第三方标签；群组推荐步骤，根据物品的标签和待推荐群组内的各个用户的标签向待推荐群组进行推荐。2.根据权利要求1所述的一种群组推荐方法，其特征在于，所述业务数据包括人口统计基础信息数据、物品基础信息数据和事务记录数据；所述人口统计基础信息数据和物品基础信息数据决定第三方数据的获取主题。3.根据权利要求2所述的一种群组推荐方法，其特征在于，所述第三方数据通过网络爬虫分主题的采集和保存互联网上的公开信息数据。4.根据权利要求2所述的一种群组推荐方法，其特征在于，所述标签工程步骤，包括：根据事务记录数据和行为数据分别为用户和物品生成行为标签；根据人口统计基础信息数据为用户生成属性标签；根据物品基础信息数据为物品生成属性标签；根据第三方数据分别为用户和物品生成第三方标签。5.根据权利要求1所述的一种群组推荐方法，其特征在于，所述群组推荐步骤，包括：当待推荐群组内各个用户的标签中存在共同的标签，且该共同的标签存在对应的物品，则按照共同的标签的顺序向待推荐群组进行推荐。6.根据权利要求5所述的一种群组推荐方法，其特征在于，所述群组推荐步骤，还包括：当...

【专利技术属性】
技术研发人员：方建生，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44