个性化内容推荐方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种个性化内容推荐方法、装置及存储介质。其中，所述方法包括：为影视库中的各节目生成节目标签；采集用户行为数据，根据用户行为数据及当前观看时间生成用户当前标签；依据所述用户当前标签对影视库中的节目进行筛选，获得若干推荐节目；利用所述用户当前标签和各推荐节目的节目标签对所述推荐节目进行加权积分计算，获得各推荐节目的推荐值；将各所述推荐节目和与各推荐节目对应的推荐值向用户进行展示。本发明专利技术利用个性化标签和节目标签按照预设的打分规则进行打分，按照资源的得分为用户输出推荐资源，实现内容推荐的自动化及个性化，同时，使得推荐的结果更加准确，满足用户的喜好。

Personalized content recommendation methods, devices and storage media

【技术实现步骤摘要】
个性化内容推荐方法、装置及存储介质
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种个性化内容推荐方法、装置及存储介质。
技术介绍
伴随网络业务的飞速发展，业务平台为用户提供了海量的内容资源和服务，推荐技术的应用领域也越来越多。例如，影音娱乐推荐、新闻推荐、商务推荐、娱乐推荐、学习推荐、购物推荐、决策支持等。推荐方法的创新性、实用性、实时性、简单性也越来越强。但由于受传统“广播式”业务模式思维和技术限制的影响，现有推荐更多是一种大众化的、无差别推荐，即使有部分个性化推荐的探索，但实际推荐效果在精准度上也不甚理想，缺乏精细化、差异化、个性化服务。现有的产品和服务与用户日益提升的个性化需求的矛盾突出。部分互联网业务通过人工方式对内容进行推荐，由于是人工推荐，人工参与运营往往受到参与者的个人倾向和思维定式限制，所推荐出的内容覆盖面有一定局限性，并不一定能满足所有消费者的需求，在服务强调差异化和个性化的今天，这无疑是产品的一个重大缺陷，且人工运营的不及时性也无力支撑产品的实时性要求，此外，人工运营需要消耗大量的人力资源，这无疑加重了企业的日常经营成本压力。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种个性化内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n为影视库中的各节目生成节目标签；/n采集用户行为数据，根据用户行为数据及当前观看时间生成用户当前标签；/n依据所述用户当前标签对影视库中的节目进行筛选，获得若干推荐节目；/n利用所述用户当前标签和各推荐节目的节目标签对所述推荐节目进行加权积分计算，获得各推荐节目的推荐值；/n将各所述推荐节目和与各推荐节目对应的推荐值向用户进行展示。/n

【技术特征摘要】
1.一种个性化内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
为影视库中的各节目生成节目标签；
采集用户行为数据，根据用户行为数据及当前观看时间生成用户当前标签；
依据所述用户当前标签对影视库中的节目进行筛选，获得若干推荐节目；
利用所述用户当前标签和各推荐节目的节目标签对所述推荐节目进行加权积分计算，获得各推荐节目的推荐值；
将各所述推荐节目和与各推荐节目对应的推荐值向用户进行展示。


2.如权利要求1所述的个性化内容推荐方法，其特征在于，为影视库中的各节目生成节目标签，具体包括：
确定节目中主要演员的顺序，按照所述主要演员的顺序为各主要演员配置对应的系数以生成主演标签；
依据节目的节目内容确定节目类型，并确定各节目类型分别占总节目类型的百分比，生成类型标签；
依据所述主演标签、类型标签和节目的原始评分生成节目标签。


3.如权利要求2所述的个性化内容推荐方法，其特征在于，所述采集用户行为数据，根据用户行为数据及当前观看时间生成用户当前标签，具体包括：
确定观看时段并设定与各所述观看时段对应的用户的身份；
采集用户观看记录，根据各所述观看时段的观看记录确定各身份用户青睐的演员，并按照各身份用户对各演员的青睐程度为各演员设定青睐值；
根据各所述观看时段的观看记录确定各身份用户喜好的节目类型，并按照各身份用户对各节目类型的喜好程度为各节目类型设定喜好值；
依据所述各身份用户青睐的演员、青睐值、各身份用户喜好的节目类型及喜好值生成用户初始标签；
依据当前观看时间确定当前用户的身份，并将与当前用户的身份对应的用户初始标签作为用户当前标签。


4.如权利要求3所述的个性化内容推荐方法，其特征在于，所述依据所述用户当前标签对影视库中的节目进行筛选，获得若干推荐节...

【专利技术属性】
技术研发人员：李婷婷，朱里越，欧阳峰，
申请(专利权)人：国家新闻出版广电总局广播科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11