冷启动用户的偏好预测方法和装置制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
冷启动用户的偏好预测方法和装置
本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种冷启动用户的偏好预测方法和装置。
技术介绍
随着信息技术的广泛应用，越来越多的企业向用户提供各种在线服务系统。在线服务系统的优势在于可以对用户的行为进行追踪和存储，从用户的历史记录中挖掘分析用户的偏好，以便为每个用户提供更有针对性服务。在线服务系统的显示界面、推送内容、到业务流程等等，都可以按用户的偏好自动调整，从而更加匹配用户的需求。对用户偏好的挖掘和分析，以用户的历史记录为基础。没有历史记录、或者无法从极少的历史记录分析出偏好的用户称为冷启动用户。例如，对刚刚上线的系统、APP应用，所有的用户都是冷启动用户；再如，对已经运行一段时间的系统，新注册的用户是冷启动用户。现有技术中，对冷启动用户通常采用调查的方式来获取冷启动用户的偏好，即由冷启动用户填写并提交系统给出的调查表，从冷启动用户的填写结果中总结冷启动用户的偏好。如用户刚开始使用某个电影网站时，系统会推送一些电影让用户选择是否喜爱；或者用户刚进入某音乐网站时，系统会让用户选择所喜欢的音乐类型等等。这种方式需要占用冷启动用户的时间和精力，...
【技术保护点】
一种冷启动用户的偏好预测方法，在其特征在于，包括：获取N个参考系统中，所述冷启动用户在M个偏好类别的评分；N为大于1的自然数，M为自然数；所述参考系统为具有分析所述冷启动用户偏好的历史记录的其他系统；根据某个偏好类别在N个参考系统的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值。
【技术特征摘要】
1.一种冷启动用户的偏好预测方法，在其特征在于，包括：获取N个参考系统中，所述冷启动用户在M个偏好类别的评分；N为大于1的自然数，M为自然数；所述参考系统为具有分析所述冷启动用户偏好的历史记录的其他系统；根据某个偏好类别在N个参考系统的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个参考系统的M个偏好类别的评分为归一化处理后的分值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据某个偏好类别在N个参考的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值，包括：对某个偏好类别在N个参考系统的评分进行线性加权，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述N个参考系统的评分在线性加权时采用的N个权重的和为1。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述N个参考系统的评分在线性加权时采用的N个权重，因偏好类别的不同而不同。6.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根据某个偏好类别在N个参考系统的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值，包括：根据某个偏好类别在N个参考系统的评分和参考系统与所述偏好类别的相关程度，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值；与所述偏好类别相关程度更高的参考系统，对所述预测分值具有更大的影响。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取N个参考系统中，所述冷启动用户在M个偏好类别的评分，包括：采用所述冷启动用户的个人信息向参考系统请求所述冷启动用户的偏好分类评分，接收N个参考系统返回的本系统对所述冷启动用户在M个偏好类别的评分。8.一种冷启动用户的偏好预测方法，应用在具有分析所述冷启动用户偏好的历史记录的系统中，在其特征在于，包括：接收冷启动系统获取冷启动用户偏好分类评分的请求，所述请求中包括冷启动用户的个人信息；所述冷启动系统为缺少分析所述冷启动用户偏好的历史记录的系统；根据冷启动用户的个人信息生成所述冷启动用户在M个偏好类别的评分，将M个评分返回给冷启动系统，供冷启动根据某个偏好类别在本系统和其他参考系统的评分，得到所述冷启动用户在所述偏好类别的预测分值；M为自然数。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述M个偏好类别的评分为归一化处理后的分值。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据冷启动用户的个人信息生成所述冷启动用户在M个偏好类别的评分，包括：根据冷启动用户的个人信息获取所述冷启动用户的历史记录，对历史记录进行数据清洗和过滤后，采用预定的偏好分类算法得到所述冷启动...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈超超，方文静，周俊，
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
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