一种基于时间轴上的智能推荐日历及基于用户的呈现方法技术

本发明专利技术公开基于时间轴上的智能推荐日历及基于用户的呈现方法，智能推荐日历包括：按照时间轴采集日历中的使用数据，使用数据包括，用户的浏览行为和浏览内容；将上述使用数据以日志的形式同步至后台服务器，并对用户使用日历的行为进行模拟，建立用户日历推荐模型；提取得到关键词，根据关键词作为所述时间轴中事件的索引词汇，建立基于用户维度的标签系统；根据标签系统，得到用户的数据标签，数据标签包括用户的感兴趣内容，再根据数据标签在日历中完成时间提醒以及相关内容的推荐。本发明专利技术具有高效性、分类整合、协同过滤功能，能够基于用户感兴趣内容进行智能推荐，同时根据用户的时间管理习惯及喜好作出线上、线下事件/内容的精准推荐。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机软件领域，特别涉及基于时间轴上的智能推荐日历及基于用户的呈现方法。
技术介绍
日历做为时间最常用的表达/记录工具APP之一，目前在国内有12亿用户，在国外有63亿用户,但大部分的日历APP却没有被很好地利用起来，都是上一代工业设计出来的产品。手机/客户端的系统日历只能简单地成为人们浏览日期和时间的方式，以iphone系统日历为例，如图1(a)所示为iphone日历日视图，如图1(b)所示为iphone日历日程列表界面。如图1(c)所示是很多第三方市场日历更是强性植入各种与时间毫无关系的内容等。上述日历在移动设备上设计的的日历，用户能接受到的仅仅是单一的时间，又或者是时间与事件相分离的内容，无法连贯起来。缺点如下：1)单一的时间记录、不合理强植入式的内容，2)与用户匹配度极低，带给用户最直观的体验就是只能简单写个备忘、设置闹铃；3)容易收到一大堆不相关的广告和内容的干扰，让用户感觉还不如选择某款专业的记事、闹铃软件。上述的单一的时间记录、未与时间融合的内容模式让用户体验极差，粘度极低，无法带给用户真正的价值。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，提供一种既能够满足用户基础、简单的日历需求，进行学习和匹配到用户的个性化需求并进行智能推荐的智能推荐日历，并根据用户的时间管理习惯及喜好作出线上、线下事件/内容的精准推荐。解决上述技术问题，本专利技术提供了基于时间轴上的智能推荐日历，包括：按照时间轴采集日历中的使用数据，所述使用数据包括，用户的浏览行为和浏览内容；将上述使用数据以日志的形式同步至后台服务器，并对用户使用日历的行为进行模拟，建立用户日历推荐模型；通过所述用户日历推荐模型，提取得到关键词，根据所述关键词作为所述时间轴中事件的索引词汇，建立基于用户维度的标签系统；根据所述标签系统，得到用户的数据标签，所述数据标签包括用户的感兴趣内容，再根据数据标签在日历中完成时间提醒以及相关内容的推荐。用户的兴趣和需求会随着时间和场景发生变化，推荐系统要考虑到用户长期兴趣偏好和短期兴趣偏好，还要考虑兴趣的变化。其中，用户的浏览行为和内容体现了用户的兴趣和需求。使用数据包括了浏览次数、频率、停留时长、浏览页面时的操作(收藏，保存，分享等)、浏览时用户手机电量的变化等。更进一步，所述时间轴通过将日历中的事件进行组织和呈现，其中事件的分类按照纵向时间轴进行组织和呈现，事件的发生时间按照横向时间轴进行组织和呈现。更进一步，所述事件的发生时间包括，历史事件中的数据、未来事件中的数据、即将发生事件中的数据、定期发生事件中的数据、不定期发生事件中的数据。更进一步，所述事件的分类包括，用户的浏览事件、点击事件，所述浏览事件根据终端访问WEB服务器的URL获得，所述点击事件按照用户点击内容详情以及用户点击消除内容获得。更进一步，所述用户日历推荐模型按照如下方式建立：通过目标用户兴趣特征，建立基于用户兴趣特征提取的模型，得到用户对内容的兴趣矩阵；通过所述兴趣矩阵计算得到相似系数，根据相似系数寻找目标用户的邻居用户，并得到邻居用户集合；根据所述邻居用户集合中邻居用户对内容的兴趣度预测目标用户对内容的兴趣度；根据所述用户对内容的兴趣度得到用户日历推荐模型。更进一步，所述日历中的事件选择用户UGC中定义的内容，包括：用户的日程、用户的记事、用户的待办事项、用户设定的节日、用户设置的闹钟、用户通过SNS服务进行内容分享。更进一步，所述根据数据标签在日历中完成时间提醒的方法具体为：根据用户对内容的浏览行为，得到用户偏好和对浏览内容的兴趣度：若用户偏好发生转移，则原来的兴趣度减少，若用户偏好不发生转移，则原来的兴趣度维持或者增加；若用户对感兴趣的内容高频度的点击和浏览，则用户对这类内容感兴趣，
对应的兴趣值增加。更进一步，所述基于用户维度的标签系统包括：用户标签体系元数据库、用户标签应用场景库、用户标签挖掘框架；所述用户标签体系元数据库，用以组织和储放多级标签；所述用户标签应用场景库，用以组织和储放与标签对应的应用场景；所述用户标签挖掘框架，用以对上述的标签进行聚合；在所述用户标签体系元数据库中包括，一级标签、二级标签、三级标签、四级标签；所述一级标签为大类标签，用以划分内容领域；所述二级标签从属于大类标签，用以对所述内容领域进行再次划分；所述三级标签从属于所述二级标签，用以二级标签进行再次划分；所述四级标签用以将每个实体对象的属性标准化在用户标签挖掘框架中对每一个粒度的标签聚合信息，在上述每个标签下聚合具有该对应的细分标签能力的用户群体，得到用户能力标签。所述标签，通过在一设定时间轴内容下的相关信息中挖掘出至少一个代表词语作为该内容的标签。更进一步，所述用户日历推荐模型包括，用户建模模块、推荐标签对象建模模块以及推荐算法模块；在所述用户建模模块，将用户属性、用户主动输入的信息、用户的浏览行为和浏览数据以及推荐对象的属性特征，作为模型的输入数据，同时在大数据集群上进行用户画像计算和存储；在所述推荐标签对象建模模块，基于推荐标签对象的描述文件，根据其
中的对象特征描述文件和用户描述文件中的兴趣偏好进行推荐计算；所述推荐算法模块，用以基于内容推荐和协同过滤推荐联合确定推荐策略。本专利技术还提供了基于用户的呈现方法，包括如下步骤：设置事件，并按照事件的先后次序在日程中建立纵向滚动时间轴；当外部触发，则时间轴会按照触发方向进行反向滚动；所述时间轴根据事件的分类和事件发生时间将事件进行归类并排序本专利技术的有益效果：1)本专利技术中的时间线信息流正是以时间轴为主线的内容呈现方式，将人们的工作、生活信息等内容通过时间串联起来，所有呈现事件/内容都是与时间相关，主要体现时间的强属性及强用户帮助性。在日历所独有的时间线上，通过日期和时间的索引，把事件、地点、人物等有机的串联起来，构成了用户所特有的时间印记。2)本专利技术的基于时间轴上的智能推荐日历，在移动互联网技术日趋成熟的信息爆炸时代里，给用户创造了三个方面的价值：2-1)高效性：用户通过时间轴不仅能快速记录事件并添加一键提醒，更能获得更多关于时间安排的精准信息推荐，从而更高效地管理专属个人的精彩生活；2-2)分类整合：时间线信息流是通过整合生活信息的内容呈现方式，用户不仅能阅读到现有内容和安排当下事件，还有即将到来事件/内容的预热。通过现有及未来信息呈现，在一定程度上影响用户未来生活方式；2-3)协同过滤：基于云计算机器学习的技术，能够很好地为用户过滤
掉不相关、没兴趣等垃圾信息内容，从而有限地为用户节省了时间。3)由于本专利技术中的基于时间轴上的智能推荐日历，按照时间轴采集日历中的使用数据，所述使用数据包括，用户的浏览行为和浏览内容；将上述使用数据以日志的形式同步至后台服务器，并对用户使用日历的行为进行模拟，建立用户日历推荐模型；通过所述用户日历推荐模型，提取得到关键词，根据所述关键词作为所述时间轴中事件的索引词汇，建立基于用户维度的标签系统。从用户需求出发，根据用户需求和潜在需求组织广告内容，该专利技术把日历广告变成了一种内容服务。4)目前全球有75亿手机日历用户，每天产生了非常丰富的使用行为数据，80％以上的用户行为数据价值未被处理和挖掘，本专利技术中的基于时间轴本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于时间轴上的智能推荐日历，其特征在于包括：按照时间轴采集日历中的使用数据，所述使用数据包括，用户的浏览行为和浏览内容；将上述使用数据以日志的形式同步至后台服务器，并对用户使用日历的行为进行模拟，建立用户日历推荐模型；通过所述用户日历推荐模型，提取得到关键词，根据所述关键词作为所述时间轴中事件的索引词汇，建立基于用户维度的标签系统；根据所述标签系统，得到用户的数据标签，所述数据标签包括用户的感兴趣内容，再根据数据标签在日历中完成时间提醒以及相关内容的推荐。

【技术特征摘要】
1.基于时间轴上的智能推荐日历，其特征在于包括：按照时间轴采集日历中的使用数据，所述使用数据包括，用户的浏览行为和浏览内容；将上述使用数据以日志的形式同步至后台服务器，并对用户使用日历的行为进行模拟，建立用户日历推荐模型；通过所述用户日历推荐模型，提取得到关键词，根据所述关键词作为所述时间轴中事件的索引词汇，建立基于用户维度的标签系统；根据所述标签系统，得到用户的数据标签，所述数据标签包括用户的感兴趣内容，再根据数据标签在日历中完成时间提醒以及相关内容的推荐。2.根据权利要求1所述的智能推荐日历，其特征在于，所述时间轴通过将日历中的事件进行组织和呈现，其中事件的分类按照纵向时间轴进行组织和呈现，事件的发生时间按照横向时间轴进行组织和呈现。3.根据权利要求2所述的智能推荐日历，其特征在于，所述事件的发生时间包括，历史事件中的数据、未来事件中的数据、即将发生事件中的数据、定期发生事件中的数据、不定期发生事件中的数据。4.根据权利要求1所述的智能推荐日历，其特征在于，所述事件的分类包括，用户的浏览事件、点击事件，所述浏览事件根据终端访问WEB服务器的URL获得，所述点击事件按照用户点击内容详情以及用户点击消除内容获得。5.根据权利要求1所述的智能推荐日历，其特征在于，所述用户日历推荐模型按照如下方式建立：通过目标用户兴趣特征，建立基于用户兴趣特征提取的模型，得到用户对内容的兴趣矩阵；通过所述兴趣矩阵计算得到相似系数，根据相似系数寻找目标用户的邻居用户，并得到邻居用户集合；根据所述邻居用户集合中邻居用户对内容的兴趣度预测目标用户对内
\t容的兴趣度；根据所述用户对内容的兴趣度得到用户日历推荐模型。6.根据权利要求1所述的智能推荐日历，其特征在于，所述日历中的事件选择用户UGC中定义的内容，包括：用户的日程、用户的记事、用户的待办事项、用户设定的节日、用户设置的闹钟、用户通过SNS服务进行内容分享。7.根据权利要求1所述的智能推荐日历，其特征在于，所述根据数据标签在日历中完成时间提醒的方法具体为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙建，
申请(专利权)人：随身云北京信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11