一种网络内容的推荐方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种网络内容的推荐方法和装置，涉及互联网技术领域，其中的方法包括：获取用户下载或访问网络内容的历史信息，建立用户与下载或访问的网络内容的对应关系；基于用户与下载或访问的网络内容的对应关系确定网络内容之间的相似度；根据网络内容之间的相似度以及历史信息确定用户对网络内容的兴趣值；基于兴趣值确定向用户推荐的网络内容。本发明专利技术的方法和装置，能够通过降低热门内容的权重，提升推荐内容的准确率和召回率，并且通过降低活跃用户的权重，提升网络内容的覆盖度和多样性，增强了用户黏性。

A method and device for the recommendation of network content

\u672c\u53d1\u660e\u516c\u5f00\u4e86\u4e00\u79cd\u7f51\u7edc\u5185\u5bb9\u7684\u63a8\u8350\u65b9\u6cd5\u548c\u88c5\u7f6e\uff0c\u6d89\u53ca\u4e92\u8054\u7f51\u6280\u672f\u9886\u57df\uff0c\u5176\u4e2d\u7684\u65b9\u6cd5\u5305\u62ec\uff1a\u83b7\u53d6\u7528\u6237\u4e0b\u8f7d\u6216\u8bbf\u95ee\u7f51\u7edc\u5185\u5bb9\u7684\u5386\u53f2\u4fe1\u606f\uff0c\u5efa\u7acb\u7528\u6237\u4e0e\u4e0b\u8f7d\u6216\u8bbf\u95ee\u7684\u7f51\u7edc\u5185\u5bb9\u7684\u5bf9\u5e94\u5173\u7cfb\uff1b\u57fa\u4e8e\u7528\u6237\u4e0e\u4e0b\u8f7d\u6216\u8bbf\u95ee\u7684\u7f51\u7edc\u5185\u5bb9\u7684\u5bf9\u5e94\u5173\u7cfb\u786e\u5b9a\u7f51\u7edc\u5185\u5bb9\u4e4b\u95f4\u7684\u76f8\u4f3c\u5ea6\uff1b\u6839\u636e\u7f51\u7edc\u5185\u5bb9\u4e4b\u95f4\u7684\u76f8\u4f3c\u5ea6\u4ee5\u53ca\u5386\u53f2\u4fe1\u606f\u786e\u5b9a\u7528\u6237\u5bf9\u7f51\u7edc\u5185\u5bb9\u7684\u5174\u8da3\u503c\uff1b\u57fa\u4e8e\u5174\u8da3\u503c\u786e\u5b9a\u5411\u7528\u6237\u63a8\u8350\u7684\u7f51\u7edc\u5185\u5bb9\u3002 The method and device of the invention can improve the accuracy and recall rate of recommendation content by reducing the weight of popular content, and improve the coverage and diversity of network content and enhance user stickiness by reducing the weight of active users.

【技术实现步骤摘要】
一种网络内容的推荐方法和装置
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种网络内容的推荐方法和装置。
技术介绍
个性化推荐是根据用户的兴趣特点及行为向用户推荐其感兴趣的内容，主要解决如何在海量信息中发现用户感兴趣的信息。常用的推荐方法包括内容过滤与协同过滤，协同过滤分为基于用户的UserCF算法和基于物品的ItemCF算法。目前，中国电信各移动互联网内容平台如爱游戏，一般更注重用户消费行为而不是社交行为，采用ItemCF算法更加实用。相似性度量是协同过滤的核心内容，例如，余弦相似度是指将向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小，越接近1表明越相似。在现有的个性化推荐方法中，在通过相似度进行移动互联网平台的个性化推荐时存在两个问题：1.热门内容(热门游戏、书籍)会和很多其他内容相似；2.异常活跃用户(部分是恶意用户)的行为，会使相似度矩阵过于稠密，影响个性化推荐的准确性。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术要解决的一个技术问题是提供一种网络内容的推荐方法和装置。根据本专利技术的一个方面，提供一种网络内容的推荐方法，包括：获取用户下载或访问网络内容的历史信息，建立用户与下载或本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络内容的推荐方法，其特征在于，包括：获取用户下载或访问网络内容的历史信息，建立用户与下载或访问的网络内容的对应关系；基于所述用户与下载或访问的网络内容的对应关系确定网络内容之间的相似度；根据所述网络内容之间的相似度以及所述历史信息确定用户对网络内容的兴趣值；基于所述兴趣值确定向用户推荐的网络内容。

【技术特征摘要】
1.一种网络内容的推荐方法，其特征在于，包括：获取用户下载或访问网络内容的历史信息，建立用户与下载或访问的网络内容的对应关系；基于所述用户与下载或访问的网络内容的对应关系确定网络内容之间的相似度；根据所述网络内容之间的相似度以及所述历史信息确定用户对网络内容的兴趣值；基于所述兴趣值确定向用户推荐的网络内容。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户下载或访问网络内容的历史信息、建立用户与下载或访问的网络内容的对应关系包括：通过访问用户下载或访问的历史记录获得用户下载或访问网络内容的集合；基于所述下载或访问网络内容的集合为每个用户都建立用户与内容关系矩阵；其中，全部用户下载或访问的网络内容种类的数量为n，所述用户与内容关系矩阵为n行×n列的矩阵，所述用户与内容关系矩阵中的非零元素Uij为同时下载或访问网络内容i和网络内容j的用户，i、j为小于n的自然数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户与下载或访问的网络内容的对应关系确定网络内容之间的相似度包括：将与每个用户所对应的用户与内容关系矩阵相加，获得网络内容相似度矩阵；其中，所述网络内容相似度矩阵为n行×n列的矩阵，所述网络内容相似度矩阵中的非零元素Aij为同时下载或访问网络内容i和网络内容j的用户集合；根据所述网络内容相似度矩阵计算网络内容之间的相似度。4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于,基于所述用户与下载或访问的网络内容的对应关系确定网络内容之间的相似度为：其中，Wij为网络内容i和网络内容j之间的相似度，N(i)是下载或访问网络内容i的用户集合，N(j)是下载或访问网络内容j的用户集合,u是N(i)和N(j)交集中的用户，|N(u)|是用户u下载或访问网络内容的数量，|N(i)|是下载或访问网络内容i的用户数量，|N(j)|是下载或访问网络内容j的用户数量。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于,所述根据所述网络内容之间的相似度以及所述历史信息确定用户对网络内容的兴趣值为：其中，Puj为用户u对网络内容j的兴趣值，D(u)是用户u下载或访问的网络内容的集合,S(i,k)是预设的与网络内容i相似度高的k个游戏的集合，Wji是网络内容j和网络内容i的相似度,rui是预设的用户u对网络内容i的兴趣值。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述兴趣值确定向用户推荐的网络内容包括：基于所述兴趣值的高低对所述网络内容进行排序；根据预设的推荐数量提取所述网络内容并向用户推荐；其中，所述网络内容包括：游戏、书籍、电影。7.一种网络内容的推荐装置，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱锋，武娟，庞涛，陈学亮，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11