一种信息推荐方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种信息推荐方法、装置、设备和介质，涉及互联网通信技术领域。该方法包括：依据用户的行为数据对用户进行聚类；基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户。本发明专利技术实施例提供一种信息推荐方法、装置、设备和介质，对用户进行可能感兴趣的新的兴趣类别内容的推荐。

【技术实现步骤摘要】
一种信息推荐方法、装置、设备和介质
本专利技术实施例涉及互联网通信
，尤其涉及一种信息推荐方法、装置、设备和介质。
技术介绍
目前feed流推荐很火,更好的理解用户需求,给用户推荐更好的信息是feed流展现的关键，其中feed在RSS订阅中，引申为用来接收该信息来源更新的接口。也可以理解为是为满足希望以某种形式持续得到自己更新的需求而提供的格式标准的信息出口。当前feed流的推荐方法，通常是基于用户历史行为进行推荐，例如，若获取到之前用户对动漫类兴趣内容进行的查看操作，则之后会基于动漫类兴趣内容对用户进行相关信息的推荐。但是，上述基于用户行为的推荐方法，无法对用户进行可能感兴趣的新的兴趣类别内容的推荐。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种信息推荐方法、装置、设备和介质，以对用户进行可能感兴趣的新的兴趣类别内容的推荐。第一方面，本专利技术实施例提供了一种信息推荐方法，该方法包括：依据用户的行为数据对用户进行聚类；基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户。进一步地，在基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户之前，还包括：基于所述行为数据，对每个用户关联至少一个标签；根据用户关联的至少一个标签之间的相似度，确定用户之间的关系。进一步地，基于所述行为数据，对每个所述用户关联至少一个标签包括：根据用户对阅读内容的点读和/或评论操作，将所述阅读内容对应的标签与所述用户关联。进一步地，依据用户的行为数据对用户进行聚类包括：根据用户关联的至少一个标签，对所述用户进行聚类；或者根据用户之间的关系的权重，对所述用户进行聚类。进一步地，基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户，包括：若一用户与属于不同类别的至少两个用户存在关系，则将该用户确定为弱关系用户；将与所述弱关系用户连接的任一用户确定为信息来源用户；将与所述弱关系用户存在关系的用户中，除所述信息来源用户所属类别用户以外的用户作为待推荐用户；根据所述信息来源用户的信息，对所述待推荐用户进行信息推荐。进一步地，所述弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系，且位于所述不同类别用户所在聚簇的连接边缘的用户。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种信息推荐装置，该装置包括：聚类模块，用于依据用户的行为数据对用户进行聚类；推荐模块，用于基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户。进一步地，所述信息推荐装置，还包括：标签确定模块，用于在基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户之前，基于所述行为数据，对每个用户关联至少一个标签；关系确定模块，用于根据用户关联的至少一个标签之间的相似度，确定用户之间的关系。进一步地，推荐模块包括：弱关系确定单元，用于若一用户与属于不同类别的至少两个用户存在关系，则将该用户确定为弱关系用户；信息确定单元，用于将与所述弱关系用户连接的任一用户确定为信息来源用户；待推荐确定单元，用于将与所述弱关系用户存在关系的用户中，除所述信息来源用户所属类别用户以外的用户作为待推荐用户；信息推荐单元，用于根据所述信息来源用户的信息，对所述待推荐用户进行信息推荐。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种设备，所述设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术实施例中任一所述的信息推荐方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术实施中任一所述的信息推荐方法。本专利技术实施例基于弱关系用户，将通过弱关系用户间接关联的，且位于多个类别中的用户之间建立弱关系。将弱关系连接的属于一类别的一用户的信息，作为可能感兴趣的信息推荐给，该弱关系连接的属于其他类别的用户。使得用户可以获取可能感兴趣的新的类别的信息。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种信息推荐方法的流程图；图2是本专利技术实施例二提供的一种信息推荐方法的流程图；图3是本专利技术实施例二提供的一种多个用户之间的兴趣关系结构图；图4是本专利技术实施例三提供的一种信息推荐装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例四提供的一种设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种信息推荐方法的流程图。本实施例可适用于对用户进行信息推荐的情况，尤其是基于feed流的推荐中。该方法可以由一种信息推荐装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。参见图1，本实施例提供的信息推荐方法包括：S110、依据用户的行为数据对用户进行聚类。用户行为数据由推荐内容确定。具体的，若推荐内容是兴趣类相关内容，则用户行为可以是用户对阅读内容的点读操作和/或评论操作；若推荐内容是好友，则用户行为可以是用户好友间的互动记录，例如微信朋友圈中用户对其好友发表内容的阅读、点赞、转载或评论操作；若推荐内容是商品，则用户行为可以是用户的购物记录等。可选的，可以基于用户行为数据中关键词的词频对用户进行聚类，例如可以根据用户阅读内容中关键词篮球在阅读内容中出现的频率，判断是否将该用户聚类为篮球类别中。其中可以直接将用户行为数据中的词语或短语确定为关键词，将用户行为数据中的句子或篇章进行分词和去除停用词处理，以得到词或短语粒度的关键词。也可以基于用户行为数据中关键词的相似度对用户进行聚类，例如第一用户的行为数据中关键词包括：篮球、NBA、姚明、科比、娱乐，第二用户的行为数据中关键词包括：篮球、NBA、科比、股市，第三用户的行为数据中关键词包括：娱乐、手工、化妆、美容。因为第一用户与第二用户中行为数据中关键词相同的数量较多，与第三用户中行为数据中关键词相同的数量较少，所以将第一用户和第二用户聚为一类。S120、基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐。其中，弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户。具体的，若第四用户与第五用户连接，第五用户与第六用户连接，且第四用户属于聚类结果中的第一类，第六用户属于聚类结果中的第二类，则第五用户为弱关系用户，第四用户与第六用户存在弱关系。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信息推荐方法，其特征在于，包括：依据用户的行为数据对用户进行聚类；基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户。

【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：依据用户的行为数据对用户进行聚类；基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户。2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，在基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户之前，还包括：基于所述行为数据，对每个用户关联至少一个标签；根据用户关联的至少一个标签之间的相似度，确定用户之间的关系。3.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，基于所述行为数据，对每个所述用户关联至少一个标签包括：根据用户对阅读内容的点读和/或评论操作，将所述阅读内容对应的标签与所述用户关联。4.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，依据用户的行为数据对用户进行聚类包括：根据用户关联的至少一个标签，对所述用户进行聚类；或者根据用户之间的关系的权重，对所述用户进行聚类。5.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，基于聚类结果和用户之间的关系，根据一类别中一用户的信息，对与该用户通过同一弱关系用户间接关联的，且属于其他类别的用户进行信息的推荐，其中弱关系用户是与属于不同类别的至少两个用户存在关系的用户，包括：若一用户与属于不同类别的至少两个用户存在关系，则将该用户确定为弱关系用户；将与所述弱关系用户连接的任一用户确定为信息来源用户；将与所述弱关系用户存在关系的用户中，除所述信息来源用户所属类别用户以外的用户作为待推荐用户；根据所述信息来源用户的信息，对所述待推荐用户进行信息推荐。6.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟波，侯文，李冰冰，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11