【技术实现步骤摘要】
一种电子资源推荐方法、装置和可读介质
本专利技术涉及推荐
,尤其涉及一种电子资源推荐方法、装置和可读介质。
技术介绍
目前常用的推荐算法多采用基于标签的推荐,大致过程为:为所有待推荐内容生成话题关键字(即标签),在用户浏览的内容中提取关键字并与待推荐内容的关键字进行匹配,将与匹配到的关键字相关的内容推送给用户。而现有的推荐算法是针对待推荐的内容库中的每条内容产生多个标签,根据用户当前浏览的内容的标签推荐匹配标签下的内容,这样使得每次给用户推荐的内容相似度高,用户每次浏览相似标签的内容,导致推荐的内容出现在一个小范围中,出现马太效应,容易使用户产生厌倦情绪,进而导致用户流失。因此,如何解决现有技术中因推荐内容在小范围内所造成的用户易产生厌倦情绪,甚至导致用户流失的问题是值得考虑的问题之一。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种电子资源推荐方法、装置和可读介质,用以解决现有技术中因推荐内容在小范围内所造成的用户产生厌倦情绪,甚至导致用户流失的问题是值得考虑的问题。第一方面,本专 ...
【技术保护点】
1.一种电子资源推荐方法,其特征在于,包括:/n确定至少一个电子资源的发布信息和电子资源的用户行为信息;/n针对每一电子资源,根据该电子资源的发布信息和用户行为信息,确定该电子资源的综合分值;/n基于各个电子资源的综合分值,向用户推荐电子资源。/n
【技术特征摘要】
1.一种电子资源推荐方法,其特征在于,包括:
确定至少一个电子资源的发布信息和电子资源的用户行为信息;
针对每一电子资源,根据该电子资源的发布信息和用户行为信息,确定该电子资源的综合分值;
基于各个电子资源的综合分值,向用户推荐电子资源。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述发布信息包括电子资源的发布时间;所述用户行为信息至少包括以下一项:电子资源的浏览量、电子资源的点赞数、电子资源的评论数、电子资源被分享的次数和电子资源被举报的次数。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,针对每一电子资源,根据该电子资源的发布信息和用户行为信息,确定该电子资源的综合分值,具体包括:
根据该电子资源的用户行为信息,确定该电子资源的推荐拉力值,所述推荐拉力值用于表征用户行为对该电子资源的影响程度;
根据该电子资源的发布信息,确定该电子资源的推荐重力值,所述推荐重力值用于表征发布信息对该电子资源的影响程度;
确定所述推荐拉力值和所述推荐重力值的和值为该电子资源的综合分值。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,根据该电子资源的用户行为信息,按照下述公式确定该电子资源的推荐拉力值:
bf=ln|α1*L+α2*C+α3*S-α4*R|
其中,bf为该电子资源的推荐拉力值;
L为该电子资源的点赞数;
C为该电子资源的评论数;
S为该电子资源被分享的次数;
R为该电子资源被举报的次数;
α1,α2,α3,α4分别为该电子资源的点赞数、评论数、被分享的次数和被举报的次数的权重系数。
5.如权利要求4所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐邦振,
申请(专利权)人:中移杭州信息技术有限公司,中国移动通信集团有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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