一种个性化内容推荐方法、平台以及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种个性化内容推荐方法，包括：根据用户的访问数据以生成用户第一兴趣列表；对候选文件进行处理形成候选文件列表；根据含有所述用户第一兴趣列表中的关键词的其他用户的兴趣列表，对所述用户第一兴趣列表进行兴趣扩散以形成用户第二兴趣列表；比较用户第二兴趣列表和候选文件列表之间的相似度，并从大到小排序将TOP-K个候选文件推荐给用户。本发明专利技术采取了上述技术方案以后，不需要用户的评分转换评分参与计算，而是通过用户对内容的偏好度(关键词权重)和关键词在该用户相关的群体中的流行度来计算某项内容推荐给用户的可能性。此外，本发明专利技术还公开了一种个性化内容推荐平台以及系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线互联网
，具体来说，涉及一种个性化内容推荐的方法和系统。
技术介绍
随着移动互联网时代的到来，用户的需求也发展到了一个新的阶段，体现为对贴心服务和个性化服务的追求。同时，随着各种移动互联网业务的极大丰富，“用户寻找信息”的被动服务模式将逐步转变为“信息寻找用户”的主动服务模式。实现这种信息寻找用户的核心技术就是个性化推荐技术(Personalized Recommendation Techniques)。推荐技术就是通过记录和分析用户浏览行为或者购买行为，发现用户的兴趣偏好，然后在海量数据库中找到与之兴趣相近的人群、内容或者商品，筛选和过滤这些信息，然后向该用户推荐他可能会感兴趣的内容或者商品。例如您浏览过一本编程的图书，推荐技术就会关注很多其它同样找编程图书的用户，记录他们的搜索，浏览，点击和购买行为，来确定哪些人与当前用户具有同样的兴趣；然后，为当前用户做出个性化的商品或内容推荐。个性化推荐技术在互联网领域已经产生了巨大的商业价值，Amazon有35%以上的图书收入来自系统提供的推荐；Netflix有60%以上的电影租赁收入来自系统的推荐，Google利本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种个性化内容推荐方法，包括：根据用户的访问数据生成用户第一兴趣列表；对候选文件进行处理形成候选文件列表；其特征在于，还包括：根据含有所述用户第一兴趣列表中的关键词的其他用户的兴趣列表，对所述用户第一兴趣列表进行兴趣扩散形成用户第二兴趣列表；比较用户第二兴趣列表和候选文件列表之间的相似度，并从大到小排序将TOP?K个候选文件推荐给用户。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陶振武，
申请(专利权)人：中国移动通信集团公司，
类型：发明
国别省市：