一种个性化内容推荐系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开一种个性化内容推荐系统及其方法，获取用户指定周期内的行为数据；基于用户的行为数据综合应用多种过滤算法提取备选内容共同形成备选集；采用逻辑回归算法将备选集中的内容进行优先级排序得到算法推荐内容，获取当前实时数据以及管理员人工输入的平台推荐内容，将实时数据和平台推荐内容按照用户偏好插入算法推荐内容得到综合推荐内容；将综合推荐内容根据用户显示记录和阅读记录过滤重复内容；对过滤后的综合推荐内容进行分页，形成并输出对应推荐列表页。本发明专利技术根据不同用户特点推荐不同内容，方便快捷且高效。

【技术实现步骤摘要】
一种个性化内容推荐系统及其方法
本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种个性化内容推荐系统及其方法。
技术介绍
现有的首页推荐内容使用的是热门数据，即根据主贴周期时间内的浏览数、点赞数、评论数等参数来提取热门内容，并推荐给平台用户。这么处理的好处是能让大部分用户看到周期时间内优质的内容，能节省去淘内容的时间。但缺点也不少：所有用户只能看到相同的推荐内容；更新效率低，用户无法看到最新内容；热门推荐存在消息滞后性；每天新增内容总数远大于用户阅读量；个体用户兴趣垂直度不同，热门数据无法覆盖完全。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种个性化内容推荐系统及其方法。本专利技术采用的技术方案是：一种个性化内容推荐方法，其包括以下步骤：步骤1，获取用户指定周期内的行为数据；步骤2，基于用户的行为数据综合应用多种过滤算法提取备选内容共同形成备选集；步骤3，采用逻辑回归算法将备选集中的内容进行优先级排序得到算法推荐内容；步骤4，获取当前实时数据以及管理员人工输入的平台推荐内容，将实时数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种个性化内容推荐方法，其特征在于：其包括以下步骤：/n步骤1，获取用户指定周期内的行为数据；/n步骤2，基于用户的行为数据综合应用多种过滤算法提取备选内容共同形成备选集；/n步骤3，采用逻辑回归算法将备选集中的内容进行优先级排序得到算法推荐内容；/n步骤4，获取当前实时数据以及管理员人工输入的平台推荐内容，将实时数据和平台推荐内容按照用户偏好插入算法推荐内容得到综合推荐内容；/n步骤5，将综合推荐内容根据用户显示记录和阅读记录过滤重复内容；/n步骤6，对过滤后的综合推荐内容进行分页，形成并输出对应推荐列表页。/n

【技术特征摘要】
1.一种个性化内容推荐方法，其特征在于：其包括以下步骤：
步骤1，获取用户指定周期内的行为数据；
步骤2，基于用户的行为数据综合应用多种过滤算法提取备选内容共同形成备选集；
步骤3，采用逻辑回归算法将备选集中的内容进行优先级排序得到算法推荐内容；
步骤4，获取当前实时数据以及管理员人工输入的平台推荐内容，将实时数据和平台推荐内容按照用户偏好插入算法推荐内容得到综合推荐内容；
步骤5，将综合推荐内容根据用户显示记录和阅读记录过滤重复内容；
步骤6，对过滤后的综合推荐内容进行分页，形成并输出对应推荐列表页。


2.根据权利要求1所述的一种个性化内容推荐方法，其特征在于：步骤1中的指定周期为一星期。


3.根据权利要求1所述的一种个性化内容推荐方法，其特征在于：步骤2中采用三种以上的协同过滤算法取备选内容共同形成备选集。


4.根据权利要求3所述的一种个性化内容推荐方法，其特征在于：协同过滤算法包括TF-IDF文章相似算法、UserCF算法、ItemCF算法和ALS矩阵分解的隐因子算法。


5.根据权利要求1所述的一种个性化内容推荐方法，其特征在于：步骤3中采用逻辑回归算法综合基于用户特征条件、内容特征条件和上下特征条件进行优先级排序。


6.根据权利要求5所述的一种个性化内容推荐方法，其特征在于：用户特征条件采用根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：张知斌，谢世坤，江玲，陈火青，林树哒，尤浩，
申请(专利权)人：福州淘股吧互联网股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35