推荐方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种推荐方法及装置。推荐方法包括：从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合；对用户集合进行抽样，以获得抽样用户；对抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表；根据相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。本申请可以高效的向网络服务提供商进行潜在用户的推荐。

Recommendation method and apparatus

The present application provides a recommendation method and apparatus. The recommended method includes obtaining a set of preset first correlation occurred in network behavior of users from the network system to the user; the set of sampling, sampling of sampling to obtain user; user similarity, similar to obtain a list of users; according to at least one core user user list and recommended to be similar to the network service provider. To recommend network service providers for potential users recommended. This application can efficiently recommend potential users to web service providers.

【技术实现步骤摘要】
推荐方法及装置
本申请涉及互联网
，尤其涉及一种推荐方法及装置。
技术介绍
随着互联网技术的发展，用户可以从网站上获取的网络服务越来越多。在用户浏览网站选择网络服务的过程中，网站推荐系统起着十分重要的作用，特别是对于不具有明确需求的用户，很可能会直接选择网站推荐系统所推荐的网络服务。基于此，目前各大网站都有自己的推荐系统，以向用户推荐网络服务，减少用户漫无目的的浏览、点击等行为，进而减轻网站服务器的负担，节约网络带宽资源，提升网站自身价值。目前，各大网站最为常用的是基于协同过滤(CollaborativeFiltering，CF)算法的向用户推荐网络服务，这样可以减少用户漫无目的的浏览、点击等行为，进而减轻网站服务器的负担，节约网络带宽资源，提升网站自身价值。实际上，网站除了可以向用户推荐网络服务之外，也可以从网络服务提供商的角度考虑，向网络服务提供商推荐潜在用户。但是，考虑到网站上用户数量较多，若直接基于协同过滤的算法进行潜在用户的推荐，其运算量较大，这会影响推荐效率。
技术实现思路
本申请的多个方面提供一种推荐方法及装置，用以高效的向网络服务提供商进行潜在用户的推荐。本申请的一方面，提供一种推荐方法，包括：从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合；对所述用户集合进行抽样，以获得抽样用户；对所述抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表；根据所述相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向所述待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。本申请的另一方面，提供一种推荐装置，包括：获取模块，用于从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合；抽样模块，用于对所述用户集合进行抽样，以获得抽样用户；相似处理模块，用于对所述抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表；推荐模块，用于根据所述相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向所述待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。在本申请中，预先设定第一关联项，通过该第一关联项获得关联用户，即从网络系统中获取对该第一关联项发生过网络行为的用户集合；考虑到该用户集合的数量较多，其运算量会很大，为了降低运算量，对用户集合进行抽样，获得抽样用户，然后对抽样用户进行相似处理，获得相似用户列表，之后根据网络服务提供商的至少一个核心用户和所获得的相似用户列表，向网络服务提供商进行潜在用户的推荐。其中，由于抽样后得到抽样用户的数量相对较少，运算量减少了，运算速度相对提高，因此可以高效的向网络服务提供商进行潜在用户的推荐。【附图说明】为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请一实施例提供的推荐方法的流程示意图；图2为本申请一实施例提供的基于热门商品关联的用户集合的示意图；图3为本申请一实施例提供的基于图2所示用户集合抽样得到的两个抽样集合的示意图；图4为本申请另一实施例提供的基于图2所示用户集合复制得到的复制用户集合的示意图；图5为本申请又一实施例提供的基于图3所示抽样集合进行分块得到的抽样子集及抽样子集之间关联的示意图；图6为本申请又一实施例提供的推荐装置的结构示意图；图7为本申请又一实施例提供的推荐装置的结构示意图。【具体实施方式】为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。图1为本申请一实施例提供的推荐方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：101、从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合。102、对上述用户集合进行抽样，以获得抽样用户。103、对上述抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表。104、根据上述相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。本实施例提供一种推荐方法，可由推荐装置来执行，用以向网络服务提供商推荐潜在用户，从而利于网络服务的推广和应用。本实施例提供的方法可用于任何基于互联网进行用户推荐的应用场景。举例说明，当网络店铺在电商网站上发布所提供商品对象时，电商网站采用本实施例提供的方法可以向该网络店铺推荐潜在购买用户。又例如，视频资源提供者在资源下载网站上传视频资源时，资源下载网站可以向视频资源提供者推荐潜在下载用户。又例如，外卖提供商通过外卖客户端提供外卖服务时，外卖客户端可以向外卖提供商推荐潜在下单用户等。根据应用场景的不同，本实施例的网络系统、网络系统中的用户、用户行为及网络服务等均会有所不同。本实施例不对网络系统、网络系统中的用户、用户行为及网络服务等的实现形式进行限定。例如，网络系统可以是以各电商网站为核心的网络系统，相应的，网络系统中的网络服务可以为网购服务，网络系统中的用户行为可以包括浏览、收藏、加购物车、购买、支付以及评论中的一种或多种。又例如，网络系统可以是以资源下载网站为核心的网络系统，相应的，网络系统中的网络服务可以为资源下载服务，例如音视频资源、文本资源等下载服务，网络系统中的用户行为可以包括预览、下载、播放等中的一种或多种。另外，本实施例的网络服务还可以是洗车服务、网上订票服务、养护服务、按摩服务、清洁服务、厨师上门服务、家政服务、家教服务、娱乐服务、吃喝服务、旅行服务、酒店服务、或租车服务等等。由上述举例可见，本实施例中的网络服务主要是指一些通过网络面向用户提供的服务，可以是电子商务、电子政务、公司业务流程电子化等各应用领域中的服务。值得说明的是，用于执行本实施例方法流程的推荐装置，可以作为各网站或客户端中的功能模块实现，或者也可以独立于各网站或客户端但能够与各网站或客户端进行通信，以配合各网站或客户端完成推荐。对网络服务提供商来说，为了更好的推广或营销所提供的网络服务，一般会针对自己的用户群体进行服务推广或营销策略。网络服务提供商的用户群组不仅包括已有用户，还包括一些潜在用户。对网络服务提供商来说，面临着如何圈定自己的潜在用户的问题。本实施例提供的推荐方法可以很好的向网络服务提供商推荐潜在用户。本实施例推荐方法的主要原理是：基于待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，从网络系统中获取与至少一个核心用户相似的用户作为待推荐网络服务提供商的潜在用户，并向网络服务提供商进行推荐。在具体实现上，本实施例先获得相似用户列表或称为U2U矩阵，然后再从该相似用户列表中发现与待推荐网络服务提供商的核心用户相似的用户并进行推荐。具体的，预先设定用户之间的关联项，基于该关联项获得存在一定关联的用户，进而基于这些存在关联的用户获得相似用户列表，再基于所获得的相似用户列表向待推荐网络服务提供商进行推荐。为便于与后续扩展相似用户列表中出现的关联项进行区分，将此处出现的关联项称为第一关联项。其中，根据应用场景的不同，第一关联项也会有所不同，但应用场景本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种推荐方法，其特征在于，包括：从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合；对所述用户集合进行抽样，以获得抽样用户；对所述抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表；根据所述相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向所述待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。

【技术特征摘要】
1.一种推荐方法，其特征在于，包括：从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合；对所述用户集合进行抽样，以获得抽样用户；对所述抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表；根据所述相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向所述待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一关联项为访问热度大于预设热度门限的商品对象；所述从网络系统中获取对预设第一关联项发生过网络行为的用户集合，包括：从所述网络系统中获取对所述访问热度大于预设热度门限的商品对象发生过网络行为的用户集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户集合进行抽样，以获得抽样用户，包括：根据所述用户集合中每个用户的网络行为活跃度和/或网络行为类型，为所述每个用户配置权重；根据所述每个用户的权重，对所述用户集合进行随机抽样，以获得所述抽样用户。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个用户的权重，对所述用户集合进行随机抽样，以获得所述抽样用户，包括：根据所述每个用户的权重，对所述用户集合进行两次随机抽样，以获得第一抽样集合和第二抽样集合；或者对所述用户集合进行复制，以获得复制用户集合；按照所述每个用户的权重，分别对所述用户集合和所述复制用户集合进行随机抽样，以获得第一抽样集合和第二抽样集合。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述抽样用户进行相似处理，以获得相似用户列表，包括：对所述第一抽样集合进行分块，以获得至少两个第一抽样子集；对所述第二抽样集合进行分块，以获得至少两个第二抽样子集；将所述至少两个第一抽样子集中的每个第一抽样子集分别与所述至少两个第二抽样子集中的每个抽样子集进行相似计算，以获得所述抽样用户之间的相似度；获取相似度满足预设条件的抽样用户作为相似用户添加到所述相似用户列表中。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向所述待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐之前，还包括：对所述相似用户列表进行扩展，以获得扩展相似用户列表；所述根据所述相似用户列表和待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向所述待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐，包括：根据所述扩展相似用户列表和所述待推荐网络服务提供商的至少一个核心用户，向所述待推荐网络服务提供商进行潜在用户的推荐。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述相似用户列表进行扩展，以获得扩展相似用户列表，包括：根据所述相似用户列表中相似用户之间的相似关系，获得所述相似用户列表中与同一用户相似但不属于所述相似用户列表中的相似用户的两个用户作为新的相似用户；将所述新的相似用户添加到所述相似用户列表中，以获得所述扩展相似用户列表。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨超，倪娜，刘忠义，魏虎，
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