【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及内容推荐领域，具体的说是一种基于业务特征的内容推荐技术。
技术介绍
1、智能推荐系统的核心技术包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理和推荐算法，这些技术的发展和应用使得智能推荐系统能够更好地理解用户的兴趣和需求，从而提供个性化、精准的推荐结果。
2、传统的基于协同过滤的推荐系统在处理新用户或缺乏用户行为数据的情况下效果较差，由于缺乏足够的用户数据，系统难以准确预测新用户的兴趣和需求，基于协同过滤的推荐系统主要依赖用户之间的相似性，忽视了个体用户的特征和偏好，因此，推荐结果缺乏个性化，无法满足用户的特定需求，协同过滤算法在处理稀疏数据和大规模数据时，计算复杂度较高，这导致推荐系统的实时性和可扩展性不足，难以应对高并发和大规模用户的需求。
技术实现思路
1、针对现有技术中的的问题，本专利技术提供了一种基于业务特征的内容推荐技术。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于业务特征的内容推荐技术，包括数据收集和预处理、特征提取、相似度计算、算法推荐、评估和优化步骤，该方法的步骤如下：
3、s1：数据收集和预处理，收集用户行为数据和物品信息数据，并对其进行预处理，对用户行为数据进行去重、过滤和标准化，对物品信息数据进行特征提取和编码；
4、s2：特征提取，从用户行为数据和物品信息数据中提取有用的特征，用于描述用户和物品的属性，这些特征包括用户的历史行为、物品的内容特征、用户和物品的属性，特征工程采用如tf-idf、w
5、s3：相似度计算，根据用户和物品的特征，计算它们之间的相似度，相似度计算使用各种方法，如余弦相似度、欧氏距离、皮尔逊相关系数，使用余弦相似度计算用户之间的相似度，或者使用内容相似度计算物品之间的相似度；
6、s4：算法推荐，基于相似度计算的结果，使用推荐算法为用户生成个性化推荐，推荐算法包括协同过滤、内容过滤、混合推荐，以下是一个示例推荐算法的公式：
7、
8、其中，nn表示与目标用户vv相似的用户集合，相似度(u，v)相似度(u，v)表示用户uu和用户vv之间的相似度，用户评分(u)用户评分(u)表示用户uu对物品的评分，基于矩阵分解的推荐算法：
9、
10、基于内容化过滤的推荐算法：
11、
12、s5：评估和优化，对生成的推荐结果进行评估和优化，使用一些评估指标，如准确率、召回率、覆盖率来评估推荐系统的性能，根据评估结果，对推荐算法进行优化和调整，以提高推荐的准确性和用户满意度。
13、具体的，所述协同过滤算法包括，基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法；
14、基于用户的协同过滤算法：该算法根据用户之间的相似性来进行推荐，用户之间的相似性通过计算用户之间的欧氏距离、余弦相似度指标来衡量，推荐过程中，根据与目标用户相似的其他用户的行为和偏好，将其喜欢的物品推荐给目标用户；
15、基于物品的协同过滤算法：该算法根据物品之间的相似性来进行推荐，物品之间的相似性通过计算物品之间的相关性、共同被用户喜欢的程度指标来衡量，推荐过程中，根据目标用户喜欢的物品，找到与之相似的其他物品进行推荐。
16、具体的，所述tf-idf算法：该算法用于计算文本中每个词的重要性，它通过计算词频和逆文档频率来衡量词的重要性，从而为文本生成特征向量，推荐过程中，根据目标用户的兴趣和喜好，将具有相似特征向量的内容进行推荐；
17、通过计算文档集中所有词的tf-idf值，得到每个词对于每个文档的重要性评分，从而用于文本检索、关键词提取任务。
18、具体的，所述相似度计算使用余弦相似度算法来计算用户的兴趣向量与内容的特征向量之间的相似性，从而进行推荐；
19、通过计算两个向量之间的余弦相似度，评估它们之间的相似性程度。
20、具体的，所述算法推荐为了更好地理解用户的需求和上下文，系统引入上下文感知和适应性推荐，这包括考虑用户的当前环境、时间、地理位置因素，以及用户的实时行为和反馈，系统利用传感器数据、位置信息、时间戳，将上下文信息纳入推荐算法，提供更准确和实用的推荐结果。
21、具体的，所述评估和优化包括准确率和召回率，准确率表示推荐列表中真正相关的物品占推荐列表的比例，召回率表示推荐列表中真正相关的物品占所有相关物品的比例。
22、本专利技术的有益效果：
23、(1)本专利技术所述的一种基于业务特征的内容推荐技术，通过先进的机器学习算法和数据挖掘技术，结合多维度的用户数据和内容信息，能够更准确地理解用户的兴趣和需求，提供个性化、精准的推荐结果，通过克服新用户和冷启动问题，系统能够更好地适应不同用户的需求。
24、(2)本专利技术所述的一种基于业务特征的内容推荐技术，通过综合考虑用户的个人信息、历史行为和社交网络数据多维度数据，为用户提供更具针对性的推荐结果，通过深入挖掘用户的兴趣和偏好，系统能够更好地满足用户的特定需求，提供个性化的推荐体验。
25、(3)本专利技术所述的一种基于业务特征的内容推荐技术，通过引入了实时推荐和反馈机制，能够及时地更新用户的个性化推荐结果，并根据用户的反馈进行动态调整，通过优化算法和系统架构，提高推荐系统的计算效率和响应速度，满足高并发和大规模用户的需求。
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1.一种基于业务特征的内容推荐技术，其特征在于，包括数据收集和预处理、特征提取、相似度计算、算法推荐、评估和优化步骤，该方法的步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于业务特征的内容推荐技术，其特征在于：所述协同过滤算法包括，基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法；
3.根据权利要求1所述的一种基业务特征的内容推荐技术，其特征在于：所述TF-IDF算法：该算法用于计算文本中每个词的重要性，它通过计算词频和逆文档频率来衡量词的重要性，从而为文本生成特征向量，推荐过程中，根据目标用户的兴趣和喜好，将具有相似特征向量的内容进行推荐；
4.根据权利要求1所述的一种基于业务特征的内容推荐技术，其特征在于：所述相似度计算使用余弦相似度算法来计算用户的兴趣向量与内容的特征向量之间的相似性，从而进行推荐；
5.根据权利要求1所述的一种基于业务特征的内容推荐技术，其特征在于：所述算法推荐为了更好地理解用户的需求和上下文，系统引入上下文感知和适应性推荐，这包括考虑用户的当前环境、时间、地理位置因素，以及用户的实时行为和反馈，系统利用传感器数据
6.根据权利要求1所述的一种基于业务特征的内容推荐技术，其特征在于：所述评估和优化包括准确率和召回率准确率表示推荐列表中真正相关的物品占推荐列表的比例，召回率表示推荐列表中真正相关的物品占所有相关物品的比例。
...【技术特征摘要】
1.一种基于业务特征的内容推荐技术，其特征在于，包括数据收集和预处理、特征提取、相似度计算、算法推荐、评估和优化步骤，该方法的步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于业务特征的内容推荐技术，其特征在于：所述协同过滤算法包括，基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法；
3.根据权利要求1所述的一种基业务特征的内容推荐技术，其特征在于：所述tf-idf算法：该算法用于计算文本中每个词的重要性，它通过计算词频和逆文档频率来衡量词的重要性，从而为文本生成特征向量，推荐过程中，根据目标用户的兴趣和喜好，将具有相似特征向量的内容进行推荐；
4.根据权利要求1所述的一种基于业务特征的内容推荐技术，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：李传咏，王若伊，苏鹏，
申请(专利权)人：西安博达软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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