基于用户历史行为的信息推荐方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请涉及计算机技术领域，揭示了一种基于用户历史行为的信息推荐方法、装置、介质及设备，其中方法包括：由用户的历史行为信息中识别用户的感兴趣词，并对若干个所述感兴趣词过滤后组合形成感兴趣词集合；计算各个所述感兴趣词对应的感兴趣值；获取若干条包含所述感兴趣词集合中至少一感兴趣词的待推荐信息，并根据每一所述待推荐信息中的感兴趣词的个数和每一所述待推荐信息中的感兴趣词的感兴趣值分别计算每一所述待推荐信息的感兴趣参数；根据所述感兴趣参数对所述待推荐信息进行排序以形成推荐序列，根据所述推荐序列向用户推荐所述待推荐信息。从而提高了对用户感兴趣的信息识别的准确度，并由此提高了信息推荐的智能度和准确性。能度和准确性。能度和准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于用户历史行为的信息推荐方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及到计算机
，特别是涉及到一种基于用户历史行为的信息推荐方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着网络技术的发展，用户获取与自身相关政策的途径也越来越依赖网络。现有技术中向用户推荐政策的方法，往往是在用户主动订阅的筛选条件后，才根据订阅的筛选条件向用户推荐政策；然而，现有技术中的推荐方法仅能根据用户主动订阅筛选条件进行推荐，智能度较低，而且筛选条件定义的概念较宽泛，难以精准切中不同用户的兴趣点。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的为提供一种基于用户历史行为的信息推荐方法、装置、介质及设备，旨在解决现有技术中的基于用户历史行为的信息推荐智能度较低，难以切中不同用户的兴趣点的技术问题。
[0004]为了实现上述专利技术目的，本申请提出一种基于用户历史行为的信息推荐方法，所述方法包括：
[0005]获取用户的历史行为信息中的若干条历史浏览信息，在所述历史浏览信息中识别若干个关键词，并将所述关键词作为用户的感兴趣词；
[0006]过滤若干个所述感兴趣词中的无关词语，并将过滤后的所述感兴趣词组合形成感兴趣词集合，其中，一所述感兴趣词集合对应一用户的历史行为信息；
[0007]获取并根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数，计算所述感兴趣词集合中的各个所述感兴趣词对应的感兴趣值；
[0008]获取若干条待推荐信息，其中，一所述待推荐信息包含所述感兴趣词集合中的至少一感兴趣词；
[0009]根据每一所述待推荐信息中的感兴趣词的个数和每一所述待推荐信息中的感兴趣词的感兴趣值分别计算每一所述待推荐信息的感兴趣参数；其中，所述待推荐信息中的感兴趣参数与所述待推荐信息中的感兴趣词的感兴趣值为正相关；
[0010]根据每一所述待推荐信息的感兴趣参数对所述待推荐信息进行排序以形成推荐序列，根据所述推荐序列向用户推荐所述待推荐信息。
[0011]进一步的，所述获取并根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数，计算所述感兴趣词集合中的各个所述感兴趣词对应的感兴趣值的步骤，包括：
[0012]识别各个所述历史浏览信息的浏览时间和浏览时长，以及用户对所述历史浏览的关注度操作信息；
[0013]根据各个所述历史浏览信息的浏览时间、浏览时长和关注度操作信息计算各个所述历史浏览信息的感兴趣权重；
[0014]根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数和各个所述历史
浏览信息的感兴趣权重，计算所述感兴趣词的浏览参数；
[0015]根据所述浏览参数得到所述感兴趣词对应的感兴趣值。
[0016]进一步的，所述获取并根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数，计算所述感兴趣词集合中的各个所述感兴趣词对应的感兴趣值的步骤，包括：
[0017]识别各个所述历史浏览信息的浏览时间和浏览时长，以及用户对所述历史浏览的关注度操作信息；
[0018]根据各个所述历史浏览信息的浏览时间、浏览时长和关注度操作信息计算各个所述历史浏览信息的感兴趣权重；
[0019]根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数和各个所述历史浏览信息的感兴趣权重，计算所述感兴趣词的浏览参数；
[0020]根据所述感兴趣词的搜索时间计算所述感兴趣词的搜索参数；其中，所述感兴趣词的搜索时间与当前时间的差值越小，所述感兴趣词的搜索参数越大；
[0021]选取所述浏览参数和搜索参数中的最大值作为所述感兴趣词的感兴趣值。
[0022]进一步的，所述根据所述感兴趣参数对所述待推荐信息进行排序以形成推荐序列，根据所述推荐序列向用户推荐所述待推荐信息之后，还包括如下步骤：
[0023]接收到用户对所述推荐序列的浏览指令后，减小所述推荐序列中用户已浏览的信息对应的感兴趣参数，并根据减小后的所述感兴趣参数对所述推荐序列中用户已浏览的信息进行重新排序，以形成新的推荐序列；根据所述新的推荐序列向用户推荐所述待推荐信息。
[0024]进一步的，所述获取用户的历史行为信息中的历史浏览信息，识别所述历史浏览信息中的若干个关键词，并将所述关键词作为用户的感兴趣词的步骤，包括：
[0025]获取所述历史浏览信息的标题；
[0026]在所述标题中获取所述关键词，将所述关键词作为所述感兴趣词。
[0027]本申请还提出了一种基于用户历史行为的信息推荐装置，包括：
[0028]感兴趣词获取模块，用于获取用户的历史行为信息中的若干条历史浏览信息，在所述历史浏览信息中识别若干个关键词，并将所述关键词作为用户的感兴趣词
[0029]感兴趣词集合生成模块，用于过滤若干个所述感兴趣词中的无关词语，并将过滤后的所述感兴趣词组合形成感兴趣词集合，其中，一所述感兴趣词集合对应一用户的历史行为信息；
[0030]感兴趣值计算模块，用于获取并根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数，计算所述感兴趣词集合中的各个所述感兴趣词对应的感兴趣值；
[0031]待推荐信息获取模块，用于获取若干条待推荐信息，其中，一所述待推荐信息包含所述感兴趣词集合中的至少一感兴趣词；
[0032]感兴趣参数计算模块，用于获根据每一所述待推荐信息中的感兴趣词的个数和每一所述待推荐信息中的感兴趣词的感兴趣值分别计算每一所述待推荐信息的感兴趣参数；其中，所述待推荐信息中的感兴趣参数与所述待推荐信息中的感兴趣词的感兴趣值为正相关；
[0033]信息推荐模块，用于根据每一所述待推荐信息的感兴趣参数对所述待推荐信息进行排序以形成推荐序列，根据所述推荐序列向用户推荐所述待推荐信息。
[0034]进一步地，所述感兴趣参数计算模块还用于：
[0035]识别所述历史行为信息中的各个所述历史浏览信息的浏览时间和浏览时长，以及用户对所述历史浏览的关注度操作信息；
[0036]根据各个所述历史浏览信息的浏览时间、浏览时长和关注度操作信息计算各个所述历史浏览信息的感兴趣权重；
[0037]根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数和各个所述历史浏览信息的感兴趣权重，计算所述感兴趣词的浏览参数；
[0038]根据所述浏览参数得到所述感兴趣词对应的感兴趣值。
[0039]进一步地，所述感兴趣参数计算模块还用于：
[0040]识别各个所述历史浏览信息的浏览时间和浏览时长，以及用户对所述历史浏览的关注度操作信息；
[0041]根据各个所述历史浏览信息的浏览时间、浏览时长和关注度操作信息计算各个所述历史浏览信息的感兴趣权重；
[0042]根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数和各个所述历史浏览信息的感兴趣权重，计算所述感兴趣词的浏览参数；
[0043]根据所述感兴趣词的搜索时间计算所述感兴趣词的搜索参数；其中，所述感兴趣词的搜索本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户历史行为的信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的历史行为信息中的若干条历史浏览信息，在所述历史浏览信息中识别若干个关键词，并将所述关键词作为用户的感兴趣词；过滤若干个所述感兴趣词中的无关词语，并将过滤后的所述感兴趣词组合形成感兴趣词集合，其中，一所述感兴趣词集合对应一用户的历史行为信息；获取并根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数，计算所述感兴趣词集合中的各个所述感兴趣词对应的感兴趣值；获取若干条待推荐信息，其中，一所述待推荐信息包含所述感兴趣词集合中的至少一感兴趣词；根据每一所述待推荐信息中的感兴趣词的个数和每一所述待推荐信息中的感兴趣词的感兴趣值分别计算每一所述待推荐信息的感兴趣参数；其中，所述待推荐信息中的感兴趣参数与所述待推荐信息中的感兴趣词的感兴趣值为正相关；根据每一所述待推荐信息的感兴趣参数对所述待推荐信息进行排序以形成推荐序列，根据所述推荐序列向用户推荐所述待推荐信息。2.根据权利要求1所述的基于用户历史行为的信息推荐方法，其特征在于，所述获取并根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数，计算所述感兴趣词集合中的各个所述感兴趣词对应的感兴趣值的步骤，包括：识别所述历史行为信息中的各个所述历史浏览信息的浏览时间和浏览时长，以及用户对所述历史浏览的关注度操作信息；根据各个所述历史浏览信息的浏览时间、浏览时长和关注度操作信息计算各个所述历史浏览信息的感兴趣权重；根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数和各个所述历史浏览信息的感兴趣权重，计算所述感兴趣词的浏览参数；根据所述浏览参数得到所述感兴趣词对应的感兴趣值。3.根据权利要求1所述的基于用户历史行为的信息推荐方法，其特征在于，所述获取并根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数，计算所述感兴趣词集合中的各个所述感兴趣词对应的感兴趣值的步骤，包括：识别各个所述历史浏览信息的浏览时间和浏览时长，以及用户对所述历史浏览的关注度操作信息；根据各个所述历史浏览信息的浏览时间、浏览时长和关注度操作信息计算各个所述历史浏览信息的感兴趣权重；根据所述感兴趣词在各个所述历史浏览信息中分别出现的次数和各个所述历史浏览信息的感兴趣权重，计算所述感兴趣词的浏览参数；根据所述感兴趣词的搜索时间计算所述感兴趣词的搜索参数；其中，所述感兴趣词的搜索时间与当前时间的差值越小，所述感兴趣词的搜索参数越大；选取所述浏览参数和搜索参数中的最大值作为所述感兴趣词的感兴趣值。4.根据权利要求1所述的基于用户历史行为的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述感兴趣参数对所述待推荐信息进行排序以形成推荐序列，根据所述推荐序列向用户推荐所述待推荐信息之后，还包括如下步骤：
接收到用户对所述推荐序列的浏览指令后，减小所述推荐序列中用户已浏览的信息对应的感兴趣参数，并根据减小后的所述感兴趣参数对所述推荐序列中用户已浏览的信息进行重新排序，以形成新的推荐序列；根据所述新的推荐序列向用户推荐所述待推荐信息。5.根据权利要求1所述的基于用户历史行为...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈翔，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：