基于大数据的多媒体资讯推荐系统技术方案

本发明专利技术公开了基于大数据的多媒体资讯推荐系统，涉及互联网数据信息个性化推荐技术领域，通过资讯内容识别模块将所推荐的内容分为正文内容和互动区，先对正文内容进行基础信息识别，再对互动区中的无效信息进行处理折叠，数据信息推算模块通过对高频用户的对正文内容的阅读平均速度进行获取，然后根据用户的平均阅读速度与阅读预估时长赋予对应的权重，再通过公式对高频用户在互动区的活跃值进行获取，得到高频用户对资讯特征主题的兴趣值，再通过检测低频用户对资讯在目标时间内的点击值，得到目标点击率，通过对目标点击率的变化值进行观察，使智能推荐模块对目标用户进行资讯推荐，提高了系统对用户推荐的精确度。提高了系统对用户推荐的精确度。提高了系统对用户推荐的精确度。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的多媒体资讯推荐系统


[0001]本专利技术属于互联网数据信息个性化推荐
，具体是基于大数据的多媒体资讯推荐系统。

技术介绍

[0002]多媒体(Multimedia)，在计算机系统中，组合两种或两种以上媒体的一种人机交互式信息交流和传播媒体。使用的媒体包括文字、图片、照片、声音(包含音乐、语音旁白、特殊音效)、动画和影片，以及程式所提供的互动功能。
[0003]专利公开号为CN106407420A的专利技术公开了一种多媒体资源的推荐方法及系统，该方法包括：建立与多媒体库对应的文本向量矩阵和标签向量矩阵；获得文本向量矩阵的文本约减矩阵以及标签向量矩阵的标签约减矩阵；在确定用户播放的当前多媒体文件后，根据文本约减矩阵和标签约减矩阵，确定当前多媒体文件与所述多媒体库中其他多媒体文件的多媒体相似度；根据多媒体库中多媒体文件对应的多媒体相似度，确定作为待推荐资源推荐给用户的多媒体文件。利用该方法，避免了多媒体资源推荐过程中的冷启动问题，还解决了多媒体资源推荐过程中文本同义词及一词多义对多媒体文件相似度计算的影响，从而提高了多媒体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的多媒体资讯推荐系统，其特征在于，包括：目标信息获取模块，用于获取到目标用户对系统推送资讯的浏览信息，之后目标信息获取模块将所获取的目标用户的浏览信息传输至数据信息推算模块；资讯内容识别模块，用于对资讯内容进行识别，先将系统推送资讯分为正文内容和互动区，先将正文内容及正文中所带的标签进行关键词提取得到特征主题，然后将互动区中的无效信息进行过滤和折叠从而得到有效信息评论，之后资讯内容识别模块将识别的内容传输至数据信息推算模块；数据信息推算模块，用于根据用户浏览信息和资讯内容进行过程分析，先对高频用户的浏览信息进行分析处理得到阅读平均速度，然后根据用户的平均阅读速度与阅读预估时长赋予对应的权重，再通过公式对高频用户在互动区中的活跃值进行获取，得到高频用户对资讯特征主题的兴趣值，再通过检测低频用户对资讯在目标时间内的点击值，得到目标点击率，之后数据信息推算模块将所获得的结果传输至智能推荐模块；智能推荐模块，用于对数据信息推算模块中的过程分析的结果进行目标资讯推荐。2.根据权利要求1所述的基于大数据的多媒体资讯推荐系统，其特征在于，所述目标用户包括高频用户和低频用户，所述高频用户指在本平台中浏览累积时间超过预设值X1的用户，低频用户包括首次登录本平台的用户和在本平台中浏览总时长小于预设值X1的用户。3.根据权利要求1所述的基于大数据的多媒体资讯推荐系统，其特征在于，所述资讯内容识别模块具体的识别方式为：步骤一：将系统推送资讯分为正文内容和互动区，之后数据信息推送模块先识别正文内容中的基础信息，所述基础信息指资讯主题、文章长度和正文中所带的标签，将资讯主题与正文所带的标签进行关键词提取，得到本篇资讯的特征主题；步骤二：对系统推送资讯中的互动区中的无效信息进行过滤和识别，同时对互动信息中无意义评论进行自动折叠；之后对互动区中文字的重合度进行运算得到互动区内容的相似值Sp；当存在任意N条评论的相似值Sp超过预设值Sy时，预设值Sy具体的值由相关人员经验设定，此时代表互动区存在若干个相似评论，将相关的互动内容标记为无效信息并进行信息折叠和忽略，此时折叠后所剩下的互动信息即为有效互动信息。4.根据权利要求1所述的基于大数据的多媒体资讯推荐系统，其特征在于，所述数据信息推算模块中对高频用户进行过程分析的方式为：S1：先对高频用户的浏览信息进行处理，提取在周期时间T内高频用户对系统推荐资讯中的所浏览的正文基础信息和浏览时长，周期时间T具体设置为一周，将基础信息中的文章长度标记为...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志荣，陈海玲，
申请(专利权)人：广西泛华于成信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：