商品流行度的演化分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种商品流行度的演化分析方法，所述方法包括：根据用户的历史行为记录构建用户‑商品的二分网络；根据所述二分网络确定商品i从t时刻到t+1时刻的真实增长流行度；利用预设依附偏好机制及所述二分网络确定所述商品i从所述t时刻到所述t+1时刻的预期增长流行度；基于所述商品i的真实增长流行度及所述商品i的预期增长流行度确定关联比，以使基于所述关联比实现对所述商品i的演化分析。本发明专利技术还公开了一种商品流行度的演化分析装置，能够提高视频推荐的准确性。

【技术实现步骤摘要】
商品流行度的演化分析方法及装置
本专利技术涉及数据处理及分析
，尤其涉及一种商品流行度的演化分析方法及装置。
技术介绍
视频的流行度对于在线视频业务中的优化资源配置和视频推荐来说是一个重要参考因素。现有技术中大多是对视频流行度的预测方法，却极少有对该流行度的演化过程进行分析，不对流行度算法的结果进行分析，就无法保证视频推荐的准确性，因此，现有技术中存在着无法保证视频推荐的准确性的问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种商品流行度的演化分析方法及装置，旨在解决现有技术中存在的无法保证视频推荐的准确性的问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种商品流行度的演化分析方法，所述方法包括：根据用户的历史行为记录构建用户-商品的二分网络；根据所述二分网络确定商品i从t时刻到t+1时刻的真实增长流行度；利用预设依附偏好机制及所述二分网络确定所述商品i从所述t时刻到所述t+1时刻的预期增长流行度；基于所述商品i的真实增长流行度及所述商品i的预期增长流行度确定关联比，以使基于所述关联比实现对所述商品i的演化分析。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供了一种商品流行度的演化分析装置，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种商品流行度的演化分析方法，其特征在于，所述方法包括：根据用户的历史行为记录构建用户‑商品的二分网络；根据所述二分网络确定商品i从t时刻到t+1时刻的真实增长流行度；利用预设依附偏好机制及所述二分网络确定所述商品i从所述t时刻到所述t+1时刻的预期增长流行度；基于所述商品i的真实增长流行度及所述商品i的预期增长流行度确定关联比，以使基于所述关联比实现对所述商品i的演化分析。

【技术特征摘要】
1.一种商品流行度的演化分析方法，其特征在于，所述方法包括：根据用户的历史行为记录构建用户-商品的二分网络；根据所述二分网络确定商品i从t时刻到t+1时刻的真实增长流行度；利用预设依附偏好机制及所述二分网络确定所述商品i从所述t时刻到所述t+1时刻的预期增长流行度；基于所述商品i的真实增长流行度及所述商品i的预期增长流行度确定关联比，以使基于所述关联比实现对所述商品i的演化分析。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设依附偏好机制及所述二分网络确定所述商品i从所述t时刻到所述t+1时刻的预期增长流行度的步骤包括：按照如下预设依附偏好机制计算所述商品i从所述t时刻到所述t+1时刻的预期增长流行度，包括：其中，i表示一个或一类商品，ΔL(t+1)表示所有商品从所述t时刻到所述t+1时刻的真实增长流行度总和，ki(t)表示所述商品i在所述t时刻的流行度，L(t)表示所有商品在所述t时刻的真实流行度总和。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述二分网络确定商品i从t时刻到t+1时刻的真实增长流行度的步骤包括：利用所述二分网络确定所述商品i在所述t时刻的真实流行度及所述t+1时刻的真实流行度；将所述商品i在所述t+1时刻的真实流行度与所述商品i在所述t时刻的真实流行度的差值作为所述商品i从所述t时刻到所述t+1时刻的真实增长流行度。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述商品i的真实增长流行度及所述商品i的预期增长流行度确定关联比的步骤包括：将所述商品i的真实增长流行度与所述商品i的预期增长流行度的商作为所述关联比，且所述商为：其中，R表示关联比，i表示一个或一类商品，Δki(t+1)表示所述商品i从所述t时刻到所述t+1时刻的预期增长流行度，L(t)表示所有商品在所述t时刻的真实流行度总和，ΔL(t+1)表示所有商品从所述t时刻到所述t+1时刻真实增长流行度总和，ki(t)表示所述商品i在所述t时刻的流行度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据所述二分网络确定商品i从t时刻到t+1时刻的真实增长流行度的步骤之前，所述方法还包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖好，毛一帆，沈婧，陆克中，毛睿，王毅，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44