一种AI智能推荐算法制造技术

本发明专利技术提供了一种AI智能推荐算法，包括以下步骤：S1、基于用户操作行为，建立用户的推荐内容列表；S2、推荐内容列表展示预先构建的兴趣词，所述兴趣词是指各分类下的搜索频率最高的检索词；S3、在所述推荐算法的搜索日志中查找各分类下的搜索频率最高的检索词，形成检索词集合；通过运用tf

【技术实现步骤摘要】
一种AI智能推荐算法


[0001]本专利技术涉及一种推荐算法，具体为AI智能推荐算法，大数据和AI算法


技术介绍

[0002]在海量新闻资讯内容中，用户容易受到“信息过载”和“信息迷航”问题的困扰；不同的推荐算法都有其优缺点，基于混合算法的智能推荐引擎系统可以通过多种算法模型，综合相似度排序，将最优的用户感兴趣的内容资讯推荐给用户，并过滤用户不感兴趣的内容。用户行为习惯模型融合多种内容过滤方法和协同过滤方法的优点，通过大数据复合算法实现内容和用户偏好匹配优化，用户在观看节目或新闻时可以获得相应的个性化资讯内容推荐。在有大量数据的前提下，混合模型的推荐结果更好。目前，本
亟需解决如何实现内容和用户偏好更好的匹配优化，将最优的用户感兴趣的内容资讯推荐给用户，并过滤用户不感兴趣内容的技术问题。
[0003]然而目前主流的推荐系统在面对新用户时，由于没有历史数据作为推荐依据而带来的“冷启动”问题也让用户体验比较差，而且用户的阅读兴趣或学习偏好的数据也是随时间而不断变化，如何比较好的解决推荐系统的冷启动问题并且随时根据用户的偏好变本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AI智能推荐算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于用户操作行为，建立用户的推荐内容列表；S2、推荐内容列表展示预先构建的兴趣词，所述兴趣词是指各分类下的搜索频率最高的检索词；S3、在所述推荐算法的搜索日志中查找各分类下的搜索频率最高的检索词，形成检索词集合；S4、利用一个用户过去喜欢或不喜欢的内容的特征数据，来学习出此用户的喜好特征；通过比较得到的用户的喜好特征与候选内容的特征；S5、在各网络云服务器中根据关键词筛选出相关性数据；并采用k
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means聚类算法或者基于层次的聚类分析算法，对筛选出的相关性数据进行检索分类；S6、按照检索分类对所述各个用户的所述检索词进行降序排列，为此用户智能推荐一组相关性最大的内容。2.根据权利要求1所述的一种AI智能推荐算法，其特征在于：所述步骤S1中，操作行为获取所述兴趣词对应的相关数据信息，根据对所述相关数据信息的操作行为更新推荐模型，并通过更新后的所述推荐模型提供推荐数据。3.根据权利要求1所述的一种AI智能推荐算法，其特征在于：所述步骤S2中，根据对所述兴趣词的操作行为获取所述兴趣词对应的相关数据信息。4.根据权利要求1所述的一种AI智能推荐算法，其特征在于：所述步骤S3中，将筛选后的所述检索词作为兴趣词存储在所述用户的兴趣词数据中。5.根据权利要求1所述的一种AI智能推荐算法，其特征在于：所述步骤S4中，还包括对于视频内容，通过向量空间模型表...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐威然，
申请(专利权)人：江苏万家美居网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：