【技术实现步骤摘要】
一种冷启动推荐方法及汤普森采样推荐方法
[0001]本专利技术涉及用户行为推荐
，具体涉及一种冷启动推荐方法及汤普森采样推荐方法。
技术介绍
[0002]供需平台是由用户发布供应、需求信息、第三方服务机构发布信息的公共平台。现有的供需信息匹配机制是通过对信息进行分类，采取汤普森采样的推荐办法向用户推荐信息。汤普森采样推荐原理是：当某条信息被用户点击、浏览、联系等动作触发，建立用户与信息的关联关系，通过更新贝塔分布的α与β两个参数，同时根据该信息类型进行同类型信息的推荐探索尝试。
[0003]在新用户没有历史行为数据，也就是用户冷启动时期，当前采取一种均匀分布的假设，将贝塔分布的α与β两个参数都设置成1，将每个信息看作是一个均匀分布的概率，通过不断地推荐、反馈来修正其推荐概率。
[0004]但是在新用户的初始化阶段也就是冷启动阶段，被推荐的信息缺少先验数据，需要系统采取完全随机的模式进行大量的推荐尝试，这样推荐质量难以保障，用户体验糟糕，进一步导致用户失去兴趣没有正向反馈，形成恶性循环。
专利技术...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种冷启动推荐方法，其特征在于，包括：获取待推荐信息和所述待推荐信息的特征属性；将所述待推荐信息的特征属性进行维度分类得到至少两个维度的特征信息；获取目标用户的已知信息，所述目标用户为在第一预设时间内没有行为数据的用户；基于所述已知信息与所述至少两个维度的特征信息的关联性，从各维度特征信息对应的待推荐信息中选择若干推荐信息，基于所述若干推荐信息生成推荐池；基于预设的推荐算法，将所述推荐池中的信息推送给所述目标用户。2.根据权利要求1所述的一种冷启动推荐方法，其特征在于：基于所述已知信息与所述至少两个维度的特征信息的关联性，从各维度特征信息对应的待推荐信息中选择若干推荐信息，基于所述若干推荐信息生成推荐池，包括：基于所述已知信息与所述至少两个维度中任一维度特征信息的关联性，分别从所述任一维度特征信息对应的待推荐信息中选取对应的推荐信息；基于所述至少两个维度特征信息对应的所有推荐信息生成推荐池。3.根据权利要求2所述的一种冷启动推荐方法，其特征在于：所述特征信息为位置信息、热度值信息、企业信息和分类信息的任意一种。4.根据权利要求3所述的一种冷启动推荐方法，其特征在于：若所述特征信息为企业信息，所述企业信息对应的特征属性为企业标签和信息发布时间，所述已知信息为目标用户登录时间；基于所述已知信息与所述至少两个维度中任一维度特征信息的关联性，分别从所述任一维度特征信息对应的待推荐信息中选取对应的推荐信息，包括：基于所述目标用户登录时间和所述信息发布时间，将所述待推荐信息按信息发布时间先后顺序进行排序；从预设的企业标签池中选取至少一个目标企业标签；基于待推荐信息的企业标签，按排序先后顺序从待推荐信息中依次选取与所述目标企业标签对应的若干推荐信息；其中，所述若干推荐信息的数量不大于企业信息对应的待推荐信息预计选取数量。5.根据权利要求3所述的一种冷启动推荐方法，其特征在于，若所述特征信息为位置信息，所述位置信息对应的特征属性为信息发布者地理位置，所述已知信息为目标用户地理位置；基于所述已知信息与所述至少两个维度中任一维度特征信息的关联性，分别从所述任一维度特征信息对应的待推荐信息中选取对应的推荐信息，包括：基于预设的距离算法、所述信息发布者地理位置和所述目标用户地理位置，确定目标用户和信息发布者之间的直线距离；按所述直线距离由近及远对所述待推荐信息进行排序；按排序先后依次从待推荐信息中选择若干推荐信息；其中，所述若干推荐信息的数量不大于位置信息对应的待推荐信息预计选取数量。6.根据权利要求3所述的一种冷启动推荐方法，其特征在于，若特征信息为热度值信息，所述热度值信息对应的特征属性为信息展示量、信息点击浏览量、信息点击联系量和信息发布时间，所述已知信息包括目标用户登录时间；
基于所述已知信息与所述至少两个维度中任一维度特征信息的关联性...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄育立，徐斌，董建军，王骏涛，周雨，明小民，张鑫，郭莉，
申请(专利权)人：武汉大数据产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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