【技术实现步骤摘要】
一种实时推荐方法及装置
[0001]本专利技术涉及应用内容的推荐技术，尤其涉及一种实时推荐方法、一种实时推荐装置，以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]基于车联网(Internet of Vehicle，IOV)的推荐系统，能够通过车联网获取用户关于车载应用的操作数据，并根据这些操作数据来为用户推荐其感兴趣的应用内容。车联网推荐系统的在先技术主要根据用户在目标应用的埋点行为数据，进行基于召回排序算法的离线分析，在召回阶段根据用户的行为数据构建协同过滤的算法的输入矩阵，并根据相似用户和相似偏好召回用户的偏好数据，再在排序阶段根据推荐的反馈结果构建逻辑回归算法模型，以获得用户最感兴趣的偏好数据。
[0003]然而，这种基于召回排序算法的离线分析模型涉及大量的数据处理负荷，运行时间较长，目前只能做到一天更新一次的频次。这样的更新频次虽然能够满足音乐、电台、加油提醒等实时性要求不高的应用需求，但无法满足新闻、视频等变化频次比较快的应用对推荐内容实时性的需求。
[0004]为了克服现有技术存在的上述缺陷，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种实时推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取至少一个用户对至少一个行为对象的行为数据；根据所述行为数据，以及各所述行为对象的发布时间到当前时间的时间差，确定各所述用户对各所述行为对象的实时偏好分值；对各所述实时偏好分值进行排序，以确定各所述用户的至少一个实时偏好对象；统计各所述行为对象的实时偏好分值的总分，并对各所述总分进行排序，以确定热门推荐列表；以及将所述热门推荐列表中的各所述行为对象，分别与各所述用户的实时偏好对象进行匹配，以确定各所述用户的推荐内容。2.如权利要求1所述的实时推荐方法，其中，所述行为数据包括对象数据，所述根据所述行为数据，以及各所述行为对象的发布时间到当前时间的时间差，确定各所述用户对所述行为对象的实时偏好分值的步骤包括：根据所述对象数据，确定对应行为对象的初始热度分值；根据所述行为对象的发布时间到当前时间的时间差，确定所述行为对象的时间衰减热度分值；以及根据所述初始热度分值及所述时间衰减热度分值，确定所述用户对所述行为对象的实时偏好分值。3.如权利要求2所述的实时推荐方法，其中，所述行为数据还包括偏好数据，所述根据所述行为数据，以及各所述行为对象的发布时间到当前时间的时间差，确定各所述用户对所述行为对象的实时偏好分值的步骤还包括：根据所述偏好数据，确定所述行为对象的交互热度分值，所述根据所述初始热度分值及所述时间衰减热度分值，确定所述用户对所述行为对象的实时偏好分值的步骤包括：根据所述初始热度分值、所述交互热度分值及所述时间衰减热度分值，确定所述用户对所述行为对象的实时偏好分值。4.如权利要求3所述的实时推荐方法，其中，所述偏好数据包括搜索、浏览、订阅、收藏、点赞、点踩、弹幕、不感兴趣操作中的至少一项操作记录，其中，每项所述操作记录对应一个得分，所述根据所述偏好数据，确定所述行为对象的交互热度分值的步骤包括：根据所述用户对所述行为对象的各所述操作记录的得分，确定所述行为对象的交互热度分值。5.如权利要求2所述的实时推荐方法，其中，所述根据所述对象数据，确定对应行为对象的初始热度分值的步骤包括：根据所述对象数据，确定所述行为对象的对象类别；以及根据所述对象类别，确定所述行为对象的初始热度分值。6.如权利要求2所述的实时推荐方法，其中，所述根据所述行为对象的发布时间到当前时间的时间差，确定所述行为对象的时间衰减热度分值的步骤包括：将所述时间差代入时间衰减函数，以确定所述行为对象的时间衰减热度分值。7.如权利要求1所述的实时推荐方法，其中，所述将所述热门推荐列表中的各所述行为对象，分别与各所述用户的实时偏好对象进行匹配，以确定各所述用户的推荐内容的步骤包括：
将所述热门推荐列表中的各所述行为对象，分别与用户的至少一个实时偏好对象进行关键词匹配；以及根据关键词交集数量对所述热门推荐列表中的各所述行为对象进行排序，以确定所述用户的至少一个推荐对象。8.如权利要求1所述的实时推荐方法，还包括以下步骤：获取新内容列表，所述新内容列表中包括至少一个候选对象；将所述新内容推荐列表中的各所述候选对象，分别与用户...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓磊，
申请(专利权)人：沈阳精一智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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