一种资源的推荐方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种资源的推荐方法和装置，用于解决资源有限时向用户推荐资源的准确性和高效性的问题。本发明专利技术实施例方法包括：从资源数据库中获取历史关联数据，所述历史关联数据包括：用户集中的用户和资源集中的资源之间存在关联关系的数据；根据所述历史关联数据获取所述资源集中的每个资源分别与所述用户集中目标用户之间的被关联程度初值；根据所述被关联程度初值和所述历史关联数据中的关联关系获取所述资源集中每个资源与目标用户之间的被关联程度；根据所述资源集中每个资源与所述目标用户之间的被关联程度为所述目标用户生成个性化推荐列表，所述个性化推荐列表包括为所述目标用户推荐的至少一个资源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种资源的推荐方法和装置。
技术介绍
随着互联网技术的不断发展，个性化推荐系统作为建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，可以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务，个性化推荐系统可为用户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足用户的个性化需求，目前个性化推荐系统已经可以完成根据不同用户的兴趣偏好，推荐相关商品，满足用户的个性化需求。目前常用的推荐系统主要采用两种方法：基于内容的推荐方法和协同过滤方法。不管是基于内容的推荐方法还是协同过滤的方法，这两种方法都是指考虑了用户与资源的匹配程度，而没有考虑资源自身的属性原因，例如资源的数量有限的情况下，现有的资源的推荐方法只能根据用户与资源的匹配程度来为用户推荐资源，而没有考虑到资源的有限性，这就需要研究新的资源的推荐方法，以解决资源有限时向用户推荐资源的准确性和高效性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种资源的推荐方法和装置，用于解决资本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种资源的推荐方法，其特征在于，包括：获取历史关联数据，所述历史关联数据包括：用户集中的用户和资源集中的资源之间存在关联关系的数据，其中，所述用户集包括至少两个用户，所述资源集包括至少两个资源；根据所述历史关联数据获取所述资源集中的每个资源分别与所述用户集中目标用户之间的被关联程度初值，所述目标用户包括需要推荐资源的所述用户集中的用户；根据所述被关联程度初值和所述历史关联数据中的关联关系获取所述资源集中每个资源与目标用户之间的被关联程度，所述被关联程度为所述资源集中每个资源与所述目标用户之间的被关联程度终值；根据所述资源集中每个资源与所述目标用户之间的被关联程度为所述目标用户生成个性化推荐列表...

【技术特征摘要】
1.一种资源的推荐方法，其特征在于，包括：
获取历史关联数据，所述历史关联数据包括：用户集中的用户和资源集
中的资源之间存在关联关系的数据，其中，所述用户集包括至少两个用户，
所述资源集包括至少两个资源；
根据所述历史关联数据获取所述资源集中的每个资源分别与所述用户集
中目标用户之间的被关联程度初值，所述目标用户包括需要推荐资源的所述
用户集中的用户；
根据所述被关联程度初值和所述历史关联数据中的关联关系获取所述资
源集中每个资源与目标用户之间的被关联程度，所述被关联程度为所述资源
集中每个资源与所述目标用户之间的被关联程度终值；
根据所述资源集中每个资源与所述目标用户之间的被关联程度为所述目
标用户生成个性化推荐列表，所述个性化推荐列表包括为所述目标用户推荐
的至少一个资源。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述被关联程度
初值和所述历史关联数据中的关联关系获取所述资源集中每个资源与目标用
户之间的被关联程度，包括：
将第一资源与所述用户集中目标用户之间的被关联程度初值传递给所述
用户集中与所述第一资源存在关联关系的所有用户；
当所述第一资源依次表示所述资源集中的各个资源时，通过向所述用户
集中所有用户传递被关联程度初值，计算所述用户集中每个用户与所述资源
集中所有资源之间的关联程度；
将第一用户与所述资源集中所有资源之间的关联程度传递给所述资源集
中与所述第一用户存在关联关系的所有资源；
当所述第一用户依次表示所述用户集中的各个用户时，通过向所述资源
集中所有资源传递关联程度，计算所述资源集中每个资源与目标用户之间的
被关联程度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将第一资源与所述用
户集中目标用户之间的被关联程度初值传递给所述用户集中与所述第一资源
存在关联关系的所有用户之前，所述根据所述被关联程度初值和所述历史关

\t联数据中的关联关系获取所述资源集中每个资源与目标用户之间的被关联程
度，还包括：
根据所述历史关联数据构建所述用户集中的用户和所述资源集中的资源
之间的关联关系二部分图，其中，所述关联关系二部分图包括：所述用户集
中的所有用户、所述资源集中的所有资源、存在关联关系的用户和资源之间
建立的连边。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将第一资源与所述用
户集中目标用户之间的被关联程度初值传递给所述用户集中与所述第一资源
存在关联关系的所有用户，包括：
在所述关联关系二部分图上将所述第一资源与所述用户集中目标用户之
间的被关联程度初值沿着所述连边传递给所述用户集中与所述第一资源建立
有连边的所有用户。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述当所述第一资源
依次表示所述资源集中的各个资源时，通过向所述用户集中所有用户传递被
关联程度初值，计算所述用户集中每个用户与所述资源集中所有资源之间的
关联程度，包括：
当所述第一资源依次表示所述资源集中的各个资源时，根据所述第一资
源与所述用户集中目标用户之间的被关联程度初值、所述历史关联数据中的
关联关系和对所述连边设置的第一权重计算所述用户集中每个用户与所述资
源集中所有资源之间的关联程度。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将第一用户与所述资
源集中所有资源之间的关联程度传递给所述资源集中与所述第一用户存在关
联关系的所有资源，包括：
在所述关联关系二部分图上将所述第一用户与所述资源集中所有资源之
间的关联程度沿着所述连边传递给所述资源集中与所述第一用户建立有连边
的所有资源。
7.根据权利要求3或6所述的方法，其特征在于，所述当所述第一用户
依次表示所述用户集中的各个用户时，通过向所述资源集中所有资源传递关
联程度，计算所述资源集中每个资源与目标用户之间的被关联程度，包括：
当所述第一用户依次表示所述用户集中的各个用户时，根据所述第一用
户与所述资源集中所有资源之间的关联程度、所述历史关联数据中的关联关
系和对所述连边设置的第二权重计算所述资源集中每个资源与目标用户之间
的被关联程度。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史关联数
据构建所述用户集中的用户和所述资源集中的资源之间的关联关系二部分
图，包括：
将所述用户集中的每个用户和所述资源集中的每个资源在所述关联关系...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕琳媛，陈川，岳亚丁，易玲玲，贺鹏，王巨宏，刘婷婷，任晓龙，刘润然，
申请(专利权)人：杭州师范大学，腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33