一种资源推荐方法和相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种资源推荐方法和相关装置，资源推荐系统在向目标用户推荐资源例如资讯前，可以根据用于标识类目在所属行业中重要程度的热度值，以及目标用户在类目中资源的历史关联参数计算出相对于该目标用户，各个类目的偏好得分，并依据偏好得分的高低确定出该目标用户具有偏好的类目。资源推荐系统还可以进一步确定待推荐资源与类目之间的关联关系，从而可以在向目标用户推荐资源时，可以选择与目标用户的偏好类目具有关联关系的待推荐资源推荐给目标用户，由于推荐给目标用户的资源与偏好类目相关，被目标用户接受的几率将会比较大，从而提高了资源推荐的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种资源推荐方法和相关装置
本专利技术涉及数据处理领域，特别是涉及一种资源推荐方法和相关装置。
技术介绍
随着互联网的普及，越来越多的事情可以通过互联网实现，例如通过应用APP来浏览互联网上的资源，如新闻、资讯等。在用户通过互联网浏览资源的过程中，如果可以有针对性的向用户展示资源，例如将可能是用户感兴趣的、符合用户需求的资源优先推荐给用户的话，用户可以第一时间浏览到自己感兴趣的资源，从而提高用户浏览资源的用户体验。然而，目前并没有有效的资源推荐方式。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种资源推荐方法和相关装置，推荐给目标用户的资源与偏好类目相关，被目标用户接受的几率将会比较大，从而提高了资源推荐的效率。本专利技术实施例公开了如下技术方案：第一方面，本专利技术提供了一种资源推荐方法，所述方法包括：资源推荐系统根据各个类目的热度值、目标用户与各个类目中资源的历史关联参数计算出所述目标用户对各个类目的偏好得分，一个类目的热度值用于标识在这个类目所属行业中这个类目的重要程度；所述资源推荐系统将偏好得分超出第一阈值的类目确定为所述目标用户的偏好类目；所述资源推荐系统根据所述偏好类目和资源的特征，从资源中确定出需要向所述目标用户推荐的待推荐资源，所述资源包括资讯。可选的，第一类目为所述各个类目中的任意一个类目，所述资源推荐系统根据各个类目的热度值、目标用户与各个类目中资源的历史关联参数计算出所述目标用户对各个类目的偏好得分，包括：所述资源推荐系统获取第一类目的热度值，所述第一类目的热度值用于标识在所述第一类目所属行业中所述第一类目的重要程度；所述资源推荐系统根据所述第一类目的热度值和目标用户与所述第一类目所属行业中资源的历史关联参数，计算出所述目标用户对所述第一类目的期望关联参数；所述资源推荐系统根据所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及对所述第一类目的期望关联参数确定出所述目标用户对所述第一类目的偏好得分。可选的，所述资源推荐系统获取第一类目的热度值，包括：所述资源推荐系统获取用户与所述第一类目中资源的历史关联参数；所述资源推荐系统根据用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及用户与所述第一类目所属行业中资源的历史关联参数确定出所述第一类目的热度值。可选的，所述资源推荐系统将所述目标用户对所述第一类目中资源的历史选取次数作为所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数；或者，所述资源推荐系统根据当前时刻和所述目标用户对所述第一类目中资源的历史选取的发生时刻之间的差值计算出所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数。可选的，所述资源推荐系统根据所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及对所述第一类目的期望关联参数确定出所述目标用户对所述第一类目的偏好得分，包括：所述资源推荐系统获取不同时段下的所述目标用户对所述第一类目的期望关联参数；所述资源推荐系统根据所述不同时段下所述目标用户对所述第一类目的期望关联参数的平均参数和标准差；所述资源推荐系统根据所述平均参数和标准差计算出所述目标用户针对所述第一类目的历史行为因子，所述历史行为因子用于标识所述目标用户针对所述第一类目的历史行为影响程度；所述资源推荐系统根据所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数、对所述第一类目的期望关联参数和所述历史行为因子确定出所述目标用户对所述第一类目的偏好得分。可选的，在所述资源推荐系统根据所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及对所述第一类目的期望关联参数确定出所述目标用户对所述第一类目的偏好得分之前，还包括：所述资源推荐系统根据不同时段下所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及不同时段下所述目标用户对所述第一类目的期望关联参数建立模型；根据所述模型得到所述目标用户针对所述第一类目规范化的期望满足度；若所述期望满足度小于等于第二阈值，将所述第一类目确定为所述目标用户不具有偏好的类目。可选的，第一资源为所述资源中的任意一个资源，所述资源推荐系统根据所述偏好类目和资源的特征，从资源中确定出需要向所述目标用户推荐的待推荐资源，包括：所述资源推荐系统根据所述目标用户所具有特征和所述第一资源所具有特征生成所述目标用户与第一资源的交叉特征，所述目标用户所具有特征包括所述偏好类目；所述资源推荐系统根据所述目标用户所具有特征、所述第一资源所具有特征以及所述目标用户与第一资源的交叉特征确定出所述第一资源相对于所述目标用户的排序得分；若所述第一资源相对于所述目标用户的排序得分满足预设条件，所述资源推荐系统将所述第一资源确定为所述待推荐资源。可选的，所述资源推荐系统根据所述目标用户所具有特征和所述第一资源所具有特征生成所述目标用户与第一资源的交叉特征，包括：所述资源推荐系统获取根据所述第一资源所具有特征划分的第一组集合，以及获取根据所述目标用户所具有特征划分的第二组集合，同一个特征组中的特征具有相同的属性，所述第一组集合中包括多个特征组，所述第二组集合中包括多个特征组；所述资源推荐系统将根据所述第一组集合和第二组集合之间的组交叉关系，确定出多个交叉组，所述多个交叉组中任意一个交叉组包括一个第一组集合中的特征组和一个第二交叉组中的一个特征组；所述资源推荐系统根据交叉组中携带的特征生成交叉特征；所述资源推荐系统根据每个交叉组中交叉特征所携带的统计参数计算资源推荐所需的统计特征；所述资源推荐系统将计算得到的统计特征作为所述目标用户与第一资源的交叉特征。可选的，还包括：若交叉特征的历史生成参数中，具有第一属性的交叉组和具有第二属性的交叉组之间确定出可作为交叉特征的数量低于第三阈值，所述资源推荐系统将具有第一属性的交叉组和具有第二属性的交叉组之间的组交叉关系删除；或者，若交叉特征的历史生成参数中，具有第三属性的交叉组和具有第四属性的交叉组之间确定出可作为交叉特征中无意义特征的比例超出第四阈值，所述资源推荐系统将具有第三属性的交叉组和具有第四属性的交叉组之间的组交叉关系删除，其中，所述无意义特征为相对于资源推荐，不能用于计算待推荐资源的交叉特征。可选的，第一交叉组为所述多个交叉组中的任意一个交叉组，所述资源推荐系统根据每个交叉组中交叉特征所携带的统计参数计算资源推荐所需的统计特征，包括：所述资源推荐系统根据资源推荐的需求，从所述第一交叉组中的交叉特征选取对应的统计参数；所述资源推荐系统根据资源推荐的需求，利用所选取的统计参数计算得出所述第一交叉组对应的统计特征，所述第一交叉组对应的统计特征的数量小于所述第一交叉组中的交叉特征的数量。第二方面，本专利技术提供了一种资源推荐装置，所述装置包括计算单元和确定单元：所述计算单元，用于根据各个类目的热度值、目标用户与各个类目中资源的历史关联参数计算出所述目标用户对各个类目的偏好得分，一个类目的热度值用于标识在这个类目所属行业中这个类目的重要程度；所述确定单元，用于将偏好得分超出第一阈值的类目确定为所述目标用户的偏好类目；所述确定单元还用于根据所述偏好类目和资源的特征，从资源中确定出需要向所述目标用户推荐的待推荐资源，所述资源包括资讯。可选的，第一类目为所述各个类目中的任意一个类目，所述计算单元还用于获取第一类目的热度值，所述第一类目的热度值用于标识在所述第一类目本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：资源推荐系统根据各个类目的热度值、目标用户与各个类目中资源的历史关联参数计算出所述目标用户对各个类目的偏好得分，一个类目的热度值用于标识在这个类目所属行业中这个类目的重要程度；所述资源推荐系统将偏好得分超出第一阈值的类目确定为所述目标用户的偏好类目；所述资源推荐系统根据所述偏好类目和资源的特征，从资源中确定出需要向所述目标用户推荐的待推荐资源，所述资源包括资讯。

【技术特征摘要】
1.一种资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：资源推荐系统根据各个类目的热度值、目标用户与各个类目中资源的历史关联参数计算出所述目标用户对各个类目的偏好得分，一个类目的热度值用于标识在这个类目所属行业中这个类目的重要程度；所述资源推荐系统将偏好得分超出第一阈值的类目确定为所述目标用户的偏好类目；所述资源推荐系统根据所述偏好类目和资源的特征，从资源中确定出需要向所述目标用户推荐的待推荐资源，所述资源包括资讯。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一类目为所述各个类目中的任意一个类目，所述资源推荐系统根据各个类目的热度值、目标用户与各个类目中资源的历史关联参数计算出所述目标用户对各个类目的偏好得分，包括：所述资源推荐系统获取第一类目的热度值，所述第一类目的热度值用于标识在所述第一类目所属行业中所述第一类目的重要程度；所述资源推荐系统根据所述第一类目的热度值和目标用户与所述第一类目所属行业中资源的历史关联参数，计算出所述目标用户对所述第一类目的期望关联参数；所述资源推荐系统根据所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及对所述第一类目的期望关联参数确定出所述目标用户对所述第一类目的偏好得分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述资源推荐系统获取第一类目的热度值，包括：所述资源推荐系统获取用户与所述第一类目中资源的历史关联参数；所述资源推荐系统根据用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及用户与所述第一类目所属行业中资源的历史关联参数确定出所述第一类目的热度值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述资源推荐系统将所述目标用户对所述第一类目中资源的历史选取次数作为所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数；或者，所述资源推荐系统根据当前时刻和所述目标用户对所述第一类目中资源的历史选取的发生时刻之间的差值计算出所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述资源推荐系统根据所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及对所述第一类目的期望关联参数确定出所述目标用户对所述第一类目的偏好得分，包括：所述资源推荐系统获取不同时段下的所述目标用户对所述第一类目的期望关联参数；所述资源推荐系统根据所述不同时段下所述目标用户对所述第一类目的期望关联参数的平均参数和标准差；所述资源推荐系统根据所述平均参数和标准差计算出所述目标用户针对所述第一类目的历史行为因子，所述历史行为因子用于标识所述目标用户针对所述第一类目的历史行为影响程度；所述资源推荐系统根据所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数、对所述第一类目的期望关联参数和所述历史行为因子确定出所述目标用户对所述第一类目的偏好得分。6.根据权利要求2至5任意一项所述的方法，其特征在于，在所述资源推荐系统根据所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及对所述第一类目的期望关联参数确定出所述目标用户对所述第一类目的偏好得分之前，还包括：所述资源推荐系统根据不同时段下所述目标用户与所述第一类目中资源的历史关联参数，以及不同时段下所述目标用户对所述第一类目的期望关联参数建立模型；根据所述模型得到所述目标用户针对所述第一类目规范化的期望满足度；若所述期望满足度小于等于第二阈值，将所述第一类目确定为所述目标用户不具有偏好的类目。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一资源为所述资源中的任意一个资源，所述资源推荐系统根据所述偏好类目和资源的特征，从资源中确定出需要向所述目标用户推荐的待推荐资源，包括：所述资源推荐系统根据所述目标用户所具有特征和所述第一资源所具有特征生成所述目标用户与第一资源的交叉特征，所述目标用户所具有特征包括所述偏好类目；所述资源推荐系统根据所述目标用户所具有特征、所述第一资源所具有特征以及所述目标用户与第一资源的交叉特征确定出所述第一资源相对于所述目标用户的排序得分；若所述第一资源相对于所述目标用户的排序得分满足预设条件，所述资源推荐系统将所述第一资源确定为所述待推荐资源。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述资源推荐系统根据所述目标用户所具有特征和所述第一资源所具有特征生成所述目标用户与第一资源的交叉特征，包括：所述资源推荐系统获取根据所述第一资源所具有特征划分的第一组集合，以及获取根据所述目标用户所具有特征划分的第二组集合，同一个特征组中的特征具有相同的属性，所述第一组集合中包括多个特征组，所述第二组集合中包括多个特征组；所述资源推荐系统将根据所述第一组集合和第二组集合之间的组交叉关系，确定出多个交叉组，所述多个交叉组中任意一个交叉组包括一个第一组集合中的特征组和一个第二交叉组中的一个特征组；所述资源推荐系统根据交叉组中携带的特征生成交叉特征；所述资源推荐系统根据每个交叉组中交叉特征所携带的统计参数计算资源推荐所需的统计特征；所述资源推荐系统将计算得到的统计特征作为所述目标用户与第一资源的交叉特征。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：若交叉特征的历史生成参数中，具有第一属性的交叉组和具有第二属性的交叉组之间确定出可作为交叉特征的数量低于第三阈值，所述资源推荐系统将具有第一属性的交叉组和具有第二属性的交叉组之间的组交叉关系删除；或者，若交叉特征的历史生成参数中，具有第三属性的交叉组和具有第四属性的交叉组之间确定出可作为交叉特征中无意义特征的比例超出第四阈值，所述资源推荐系统将具有第三属性的交叉组和具有第四属性的交叉组之间的组交叉关系删除，其中，所述无意义特征为相对于资源推荐，不能用于计算待推荐资源的交叉特征。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，第一交叉组为所述多个交叉组中的任意一个交叉组，所述资源推荐系统根据每个交叉组...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祥，安伟亭，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