用户兴趣探测方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用户兴趣探测方法、装置和存储介质，其中方法包括：获取当前用户的兴趣分布；其中，兴趣分布中包含当前用户对所有兴趣点感兴趣的概率值；基于兴趣分布与探测情况，采样预设数量的兴趣点；获取预设数量的兴趣点对应的探测内容，将探测内容推送至当前用户的推荐页面，实现一轮兴趣探测；其中，在当前用户刷新推荐页面时，基于当前用户在刷新前对推荐页面中显示的探测内容的反馈行为，更新兴趣分布中探测内容对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新兴趣分布中与探测内容对应的第一兴趣点相关的其他第二兴趣点的概率值。本发明专利技术提高了冷启动用户的兴趣探测全面性和准确性，以及兴趣探测的效率。以及兴趣探测的效率。以及兴趣探测的效率。

【技术实现步骤摘要】
用户兴趣探测方法、装置和存储介质


[0001]本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种用户兴趣探测方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0002]在个性化推荐场景中，新用户是比较特殊的一类用户：首先，新用户对社区缺乏清晰的了解，不清楚社区内都有什么样的内容；其次，新用户的兴趣画像非常稀疏，导致推荐系统难以推测出用户喜欢的内容。同时，新用户群体又是社区持续增长的主要动力，其产品体验与后续的留存活跃度对社区非常重要。因此，做好新用户的冷启动，成为一项重要且充满挑战性的工作。
[0003]从推荐技术的角度来说，一个核心是对新用户做好兴趣探测。通过给新用户推荐各种领域的丰富内容，让新用户了解到社区内的丰富内容，同时收集用户反馈，逐步丰富用户的兴趣画像，为后续的个性化推荐提供强大助力。针对冷启动用户的兴趣探测，业界提出了很多方法，比如汤普森采样 、UCB等。这些方法将所有用户可能的兴趣点使用某种采样方式进行采样，并选取其中一部分兴趣点进行探测。然而，这些方式从所有可能的兴趣点中采样进行探测的兴趣点，兴趣探测过程不够高效和准确。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种用户兴趣探测方法、装置和存储介质，用以解决现有技术中探测过程效率低且准确性不足的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种用户兴趣探测方法，包括：获取当前用户的兴趣分布；其中，所述兴趣分布中包含所述当前用户对所有兴趣点感兴趣的概率值；基于所述兴趣分布与探测情况，采样预设数量的兴趣点；获取所述预设数量的兴趣点对应的探测内容，将所述探测内容推送至所述当前用户的推荐页面，实现一轮兴趣探测；其中，在所述当前用户刷新所述推荐页面时，基于所述当前用户在刷新前对所述推荐页面中显示的探测内容的反馈行为，更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的第一兴趣点相关的第二兴趣点的概率值。
[0006]根据本专利技术提供的一种用户兴趣探测方法，所述兴趣点之间的关联性包含在任一兴趣点的内容被正向反馈后，与所述任一兴趣点关联的兴趣点的内容也被正向反馈的条件概率，以及在任一兴趣点的内容被负向反馈后，与所述任一兴趣点关联的兴趣点的内容被正向反馈的条件概率；所述条件概率是基于抽样用户对各个兴趣点对应的内容的反馈行为计算得到的。
[0007]根据本专利技术提供的一种用户兴趣探测方法，当所述反馈行为为正向反馈时，所述
更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的第一兴趣点相关的第二兴趣点的概率值，具体包括：基于所述第一兴趣点被正向反馈的信息量、所述第一兴趣点的曝光次数，以及所述反馈行为为正向反馈时，所述第一兴趣点对应的内容再次被正向反馈的条件概率与所述第一兴趣点的概率值之间的差异，更新所述第一兴趣点的概率值；基于所述第一兴趣点被正向反馈的信息量、所述第二兴趣点的曝光次数，以及所述反馈行为为正向反馈时，所述第二兴趣点对应的内容被正向反馈的条件概率与所述第二兴趣点的概率值之间的差异，更新所述第二兴趣点的概率值。
[0008]根据本专利技术提供的一种用户兴趣探测方法，当所述反馈行为为正向反馈时，所述更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的第一兴趣点相关的第二兴趣点的概率值，具体包括：s(X)=s(X)+beta1(X)*f(ShowNum_X)*idf(A_pos)*(p(X|A)
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s(X))其中，A为第一兴趣点，X为第一兴趣点或第二兴趣点，s(X)为兴趣点X的概率值，beta1(X)为预设的固定参数，ShowNum_X为兴趣点X的曝光次数，f(ShowNum_X)为ShowNum_X的单调递减函数，idf(A_pos)为兴趣点A的内容被正向反馈的信息量，p(X|A)为所述反馈行为为正向反馈时兴趣点X对应的内容被正向反馈的条件概率。
[0009]根据本专利技术提供的一种用户兴趣探测方法，当所述反馈行为为负向反馈时，所述更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的第一兴趣点相关的第二兴趣点的概率值，具体包括：基于所述第一兴趣点被负向反馈的信息量、所述第一兴趣点的曝光次数，以及所述反馈行为为负向反馈时，所述第一兴趣点对应的内容下次被正向反馈的条件概率与所述第一兴趣点的概率值之间的差异，更新所述第一兴趣点的概率值；基于所述第一兴趣点被负向反馈的信息量、所述第二兴趣点的曝光次数，以及所述反馈行为为负向反馈时，所述第二兴趣点对应的内容被正向反馈的条件概率与所述第二兴趣点的概率值之间的差异，更新所述第二兴趣点的概率值。
[0010]根据本专利技术提供的一种用户兴趣探测方法，当所述反馈行为为负向反馈时，所述更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的第一兴趣点相关的第二兴趣点的概率值，具体包括：s(X)=s(X)+beta2(X)*f(ShowNum_X)*idf(A_neg)*(p(X|!A)
‑
s(X))其中，A为第一兴趣点，X为第一兴趣点或第二兴趣点，s(X)为兴趣点X的概率值，beta2(X)为预设的固定参数，ShowNum_X为兴趣点X的曝光次数，f(ShowNum_X)为ShowNum_X的单调递减函数，idf(A_neg)为兴趣点A的内容被负向反馈的信息量，p(X|!A)为所述反馈行为为负向反馈时兴趣点X对应的内容被正向反馈的条件概率。
[0011]根据本专利技术提供的一种用户兴趣探测方法，所述基于所述兴趣分布与探测情况，采样预设数量的兴趣点，具体包括：
基于各个兴趣点在兴趣分布中的概率值，以及各个兴趣点当前的曝光次数，确定各个兴趣点的采样概率；其中，任一兴趣点的采样概率与所述任一兴趣点在兴趣分布中的概率值正相关，与所述任一兴趣点当前的曝光次数负相关；基于各个兴趣点的采样概率来采样预设数量的兴趣点。
[0012]根据本专利技术提供的一种用户兴趣探测方法，所述各个兴趣点的采样概率为所述各个兴趣点在兴趣分布中的概率值与探测系数的乘积；其中，任一兴趣点探测的轮次越多，所述探测系数越小。
[0013]本专利技术还提供一种用户兴趣探测装置，包括：兴趣分布获取单元，用于获取当前用户的兴趣分布；其中，所述兴趣分布中包含所述当前用户对所有兴趣点感兴趣的概率值；兴趣点采样单元，用于基于所述兴趣分布与探测情况，采样预设数量的兴趣点；探测内容推送单元，用于获取所述预设数量的兴趣点对应的探测内容，将所述探测内容推送至所述当前用户的推荐页面，实现一轮兴趣探测；其中，在所述当前用户刷新所述推荐页面时，基于所述当前用户在刷新前对所述推荐页面中显示的探测内容的反馈行为，更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户兴趣探测方法，其特征在于，包括：获取当前用户的兴趣分布；其中，所述兴趣分布中包含所述当前用户对所有兴趣点感兴趣的概率值；基于所述兴趣分布与探测情况，采样预设数量的兴趣点；获取所述预设数量的兴趣点对应的探测内容，将所述探测内容推送至所述当前用户的推荐页面，实现一轮兴趣探测；其中，在所述当前用户刷新所述推荐页面时，基于所述当前用户在刷新前对所述推荐页面中显示的探测内容的反馈行为，更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的第一兴趣点相关的第二兴趣点的概率值。2.根据权利要求1所述的用户兴趣探测方法，其特征在于，所述兴趣点之间的关联性包含在任一兴趣点的内容被正向反馈后，与所述任一兴趣点关联的兴趣点的内容也被正向反馈的条件概率，以及在任一兴趣点的内容被负向反馈后，与所述任一兴趣点关联的兴趣点的内容被正向反馈的条件概率；所述条件概率是基于抽样用户对各个兴趣点对应的内容的反馈行为计算得到的。3.根据权利要求2所述的用户兴趣探测方法，其特征在于，当所述反馈行为为正向反馈时，所述更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的第一兴趣点相关的第二兴趣点的概率值，具体包括：基于所述第一兴趣点被正向反馈的信息量、所述第一兴趣点的曝光次数，以及所述反馈行为为正向反馈时，所述第一兴趣点对应的内容再次被正向反馈的条件概率与所述第一兴趣点的概率值之间的差异，更新所述第一兴趣点的概率值；基于所述第一兴趣点被正向反馈的信息量、所述第二兴趣点的曝光次数，以及所述反馈行为为正向反馈时，所述第二兴趣点对应的内容被正向反馈的条件概率与所述第二兴趣点的概率值之间的差异，更新所述第二兴趣点的概率值。4.根据权利要求3所述的用户兴趣探测方法，其特征在于，当所述反馈行为为正向反馈时，所述更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的第一兴趣点相关的第二兴趣点的概率值，具体包括：s(X)=s(X)+beta1(X)*f(ShowNum_X)*idf(A_pos)*(p(X|A)
‑
s(X))其中，A为第一兴趣点，X为第一兴趣点或第二兴趣点，s(X)为兴趣点X的概率值，beta1(X)为预设的固定参数，ShowNum_X为兴趣点X的曝光次数，f(ShowNum_X)为ShowNum_X的单调递减函数，idf(A_pos)为兴趣点A的内容被正向反馈的信息量，p(X|A)为所述反馈行为为正向反馈时兴趣点X对应的内容被正向反馈的条件概率。5.根据权利要求2所述的用户兴趣探测方法，其特征在于，当所述反馈行为为负向反馈时，所述更新所述兴趣分布中所述反馈行为对应的第一兴趣点的概率值，并基于兴趣点之间的关联性，更新所述兴趣分布中与所述反馈行为对应的第一兴趣点相关的第二兴趣点的概...

【专利技术属性】
技术研发人员：任曼瑞，于新星，白晓征，孙付伟，
申请(专利权)人：智者四海北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：