一种个性化推荐内容存取排重管理方法技术

一种个性化推荐内容存取排重管理方法，构建一个总池，将新内容，实时追加到总池指定位置，用户每次启动应用的时候，在redis内构建一个用户池，获取一页列表数据，通过启动应用记录用户在系统上的浏览行为，若用户个性化推荐缓存池过期，则重复步骤一、步骤二、步骤三和步骤四，构建一个总池，每当有新内容时，将实时追加到总池内部，当用户启动应用时，会在redis内构建一个用户池，所述用户池可以有很多个，由于获取列表数据都是从redis中取，而redis是一个高性能而且支持高并发的服务器，这将使数据的获取很高效，并且由于个性化推荐可根据不同的推荐算法，可以高效推荐给用户不同的未曾浏览过的内容，提高推荐内容的效率和实用效果。

【技术实现步骤摘要】
一种个性化推荐内容存取排重管理方法
本专利技术涉及内容存取排重管理方法
，具体为一种个性化推荐内容存取排重管理方法。
技术介绍
当今信息社会里，个性化推荐系统已经与我们的生活密不可分。当我们阅读新闻资讯、网上购物、聆听音乐、观看视频的时候都会看到各种各样的“推荐”榜单，形式有“猜你喜欢”、“你可能感兴趣的商品”、“与你兴趣相似的用户还在看”等等。个性化推荐通过对用户的行为数据进行深入地分析和挖掘，千人千面地向用户推荐真正感兴趣的信息或者商品。对于个人而言，个性化推荐可以帮助用户解决面对琳琅满目并且种类繁杂的商品、电影、歌曲、视频等各种服务时无所适从的问题。对于企业而言，个性化推荐可以不仅提供极佳的用户体检，满足用户的信息需求，也帮助企业挖掘其中蕴含的无限商机，有效提升用户点击率、付费率和二次购买率。但是现有的个性化推荐内容存取的方法，redis存储量过大--每个用户都有各自缓存，用户量大的时候redis存储的数据量过大，存储量大的时候，一个redis服务器不够用，采用集群方式进行解决，这时候redis服务器存在数据一致性问题，每次本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种个性化推荐内容存取排重管理方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤一：构建一个总池，将新内容，实时追加到总池指定位置；/n步骤二：用户每次启动应用的时候，在redis内构建一个用户池；/n步骤三：获取一页列表数据；/n步骤四：通过启动应用记录用户在系统上的浏览行为；/n步骤五：若用户个性化推荐缓存池过期，则重复步骤一、步骤二、步骤三和步骤四。/n

【技术特征摘要】
1.一种个性化推荐内容存取排重管理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：构建一个总池，将新内容，实时追加到总池指定位置；
步骤二：用户每次启动应用的时候，在redis内构建一个用户池；
步骤三：获取一页列表数据；
步骤四：通过启动应用记录用户在系统上的浏览行为；
步骤五：若用户个性化推荐缓存池过期，则重复步骤一、步骤二、步骤三和步骤四。


2.根据权利要求1所述的一种个性化推荐内容存取排重管理方法，其特征在于：从总池获取数据，通过推荐算法计算出个性化推荐总数据，所述推荐算法为智能分析用户喜好和感兴趣的事物的算法，或是根据应用想推送给用户的数据权重进行排序的算法。


3.根据权利要求1所述的一种个性化推荐内容存取排重管理方法，其特征在于：所述个用户池内设置有包括个性化推荐、已推送和已读。


4.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李锦亮，赖叶飞，
申请(专利权)人：厦门市最有料信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35