產(chǎn)品推薦系統(tǒng)及方法
【專利摘要】一種產(chǎn)品推薦系統(tǒng)及方法，該方法包括：依次提取當(dāng)前用戶的一個指定用戶標(biāo)簽；依次獲取該指定用戶標(biāo)簽的一個匹配產(chǎn)品；獲取當(dāng)前用戶各個用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例，及上述匹配產(chǎn)品的各個產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例；從所有用戶標(biāo)簽中依次讀取一個用戶標(biāo)簽；如果讀取的用戶標(biāo)簽在產(chǎn)品標(biāo)簽中存在，則計算該讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度；將所有讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度相加，獲得上述匹配產(chǎn)品的匹配度；當(dāng)計算完該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，提取下一個指定用戶標(biāo)簽；當(dāng)計算完所有指定用戶標(biāo)簽，計算出所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度；根據(jù)所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度，選取指定數(shù)量的匹配產(chǎn)品推薦至用戶設(shè)備。利用本發(fā)明可獲取精確的產(chǎn)品推薦信息。
【專利說明】產(chǎn)品推薦系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種協(xié)同過濾數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，尤其涉及一種利用協(xié)同過濾數(shù)據(jù)分析進(jìn)行產(chǎn)品推薦的系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]協(xié)同過濾(Collaborative Filtering recommendation)在信息過濾和信息系統(tǒng)中正迅速成為一項很受歡迎的技術(shù)。與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容過濾直接分析內(nèi)容進(jìn)行推薦不同，協(xié)同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似(興趣)用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成指定用戶對此信息的喜好程度預(yù)測。
[0003]普通的協(xié)同過濾系統(tǒng)分析用戶的行為數(shù)據(jù)，并計算出用戶的需求偏好，從而根據(jù)用戶的這些偏好進(jìn)行產(chǎn)品推薦。現(xiàn)有的協(xié)同過濾系統(tǒng)，更多的是對用戶信息的一種提純，將用戶的需求進(jìn)行抽象，然后匯總這些抽象出的用戶需求，再根據(jù)這些需求對用戶進(jìn)行相關(guān)推薦。
[0004]但是，用戶的偏好不是一成不變的，隨著時間的推移，用戶當(dāng)前的需求偏好和以前的需求偏好可能發(fā)生變化，也就是說普通的協(xié)同過濾系統(tǒng)沒能將時間作為一個重要的參考屬性來進(jìn)行分析。隨著用戶的信息越來越多，提取和抽象出的用戶需求也越來越多，進(jìn)而導(dǎo)致可以推薦的產(chǎn)品信息越來越多，但符合用戶真實需求的推薦產(chǎn)品卻越來越少的問題。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種產(chǎn)品推薦系統(tǒng)及方法，其可對提取的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行時效性的分析，根據(jù)時間的推移逐步降低用戶數(shù)據(jù)的權(quán)重值，以獲取精確的產(chǎn)品推薦信息，并將獲取的產(chǎn)品推薦給指定用戶設(shè)備。
[0006]一種產(chǎn)品推薦方法，該方法包括如下步驟:依次提取當(dāng)前用戶的一個指定用戶標(biāo)簽；依次獲取該指定用戶標(biāo)簽的一個匹配產(chǎn)品；獲取當(dāng)前用戶的所有用戶標(biāo)簽及各個用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例，并獲取上述匹配產(chǎn)品的所有產(chǎn)品標(biāo)簽及各個產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，其中，所述用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，所述產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整；從獲取的所有用戶標(biāo)簽中依次讀取一個用戶標(biāo)簽及該用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例；如果該讀取的用戶標(biāo)簽在產(chǎn)品標(biāo)簽中存在，則根據(jù)該讀取的用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例、及該讀取的用戶標(biāo)簽在上述匹配產(chǎn)品中對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，計算該讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度；將所有讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度相加，獲得上述匹配產(chǎn)品的匹配度，然后獲取下一個匹配產(chǎn)品，直到該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品獲取完畢；當(dāng)計算完該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，提取下一個指定用戶標(biāo)簽，直到當(dāng)前用戶的所有指定用戶標(biāo)簽提取完畢；當(dāng)計算完所有指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，計算出當(dāng)前用戶的所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度；根據(jù)所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度，選取指定數(shù)量的匹配產(chǎn)品發(fā)送至當(dāng)前用戶對應(yīng)的用戶設(shè)備。
[0007]—種產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括:依次提取當(dāng)前用戶的一個指定用戶標(biāo)簽的模塊；依次獲取該指定用戶標(biāo)簽的一個匹配產(chǎn)品的模塊；獲取當(dāng)前用戶的所有用戶標(biāo)簽及各個用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例，并獲取上述匹配產(chǎn)品的所有產(chǎn)品標(biāo)簽及各個產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例的模塊，其中，所述用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，所述產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整；從獲取的所有用戶標(biāo)簽中依次讀取一個用戶標(biāo)簽及該用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例的模塊；如果該讀取的用戶標(biāo)簽在產(chǎn)品標(biāo)簽中存在，則根據(jù)該讀取的用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例、及該讀取的用戶標(biāo)簽在上述匹配產(chǎn)品中對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，計算該讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度的模塊；將所有讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度相加，獲得上述匹配產(chǎn)品的匹配度，然后獲取下一個匹配產(chǎn)品，直到該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品獲取完畢的模塊；當(dāng)計算完該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，提取下一個指定用戶標(biāo)簽，直到當(dāng)前用戶的所有指定用戶標(biāo)簽提取完畢的模塊；當(dāng)計算完所有指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，計算出當(dāng)前用戶的所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度的模塊；根據(jù)所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度，選取指定數(shù)量的匹配產(chǎn)品發(fā)送至當(dāng)前用戶對應(yīng)的用戶設(shè)備的模塊。
[0008]相較于現(xiàn)有技術(shù)，所述的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)及方法，可以對提取的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行時效性的分析，根據(jù)時間的推移逐步降低用戶數(shù)據(jù)的權(quán)重值，以獲取精確的產(chǎn)品推薦信息，并將獲取的產(chǎn)品推薦給指定用戶設(shè)備。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0009]圖1是本發(fā)明產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境圖。
[0010]圖2是本發(fā)明產(chǎn)品推薦方法的主流程圖。
[0011]圖3是本發(fā)明產(chǎn)品推薦方法中計算用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例和產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例的流程圖。
【具體實施方式】
[0012]如圖1所示，是本發(fā)明產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境圖。該產(chǎn)品推薦系統(tǒng)26應(yīng)用于帶有顯示屏幕20和輸入設(shè)備22的服務(wù)器2中。所述顯示屏幕20可以是液晶顯示器、LED顯示器、OLED顯示器、等離子顯示器等顯示裝置。所述輸入設(shè)備22可以是鍵盤等輸入裝置。所述服務(wù)器2還包括通過數(shù)據(jù)線或信號線相連的存儲器24和處理器28。需要說明的是，圖1只是對服務(wù)器2軟件結(jié)構(gòu)和硬件結(jié)構(gòu)的示意性說明，服務(wù)器2還包括其它必要的電子元器件和系統(tǒng)軟件，在此不再一一贅述。
[0013]所述產(chǎn)品推薦系統(tǒng)26存儲于服務(wù)器2的存儲器24中，用于對提取的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行時效性的分析，根據(jù)時間的推移逐步降低用戶數(shù)據(jù)的權(quán)重值，以獲取精確的產(chǎn)品推薦信息，并將獲取的產(chǎn)品推薦給用戶設(shè)備4，具體方法流程參閱圖2至圖3的描述。所述用戶設(shè)備4和服務(wù)器2通過有線網(wǎng)絡(luò)或無線網(wǎng)絡(luò)(如W1-FI網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞，所述用戶設(shè)備4可以是智能手機(jī)、PDA (Personal Digital Assistant,掌上電腦)、個人電腦等電子裝置。
[0014]在本實施例中，所述產(chǎn)品推薦系統(tǒng)26(以下也簡稱為“系統(tǒng)”)可以提供一個或多個模塊，所述一個或多個模塊被存儲在所述服務(wù)器2的存儲器24中并被配置成由一個或多個處理器(本實施例為一個處理器28)執(zhí)行，以完成本發(fā)明。本發(fā)明所稱的模塊是完成一特定功能的計算機(jī)程序段，比程序更適合于描述軟件在計算機(jī)中的執(zhí)行過程。[0015]如圖2所示，是本發(fā)明產(chǎn)品推薦方法的主流程圖。以下實施例以一個用戶的產(chǎn)品推薦為例進(jìn)行說明。
[0016]步驟S10，依次提取當(dāng)前用戶的一個指定用戶標(biāo)簽。舉例而言，假設(shè)當(dāng)前用戶A的用戶標(biāo)簽包括Tagl、Tag2、Tag3，則先提取第一個指定用戶標(biāo)簽Tagl。
[0017]步驟S11，依次獲取該指定用戶標(biāo)簽的一個匹配產(chǎn)品。在本實施例中，根據(jù)該指定用戶標(biāo)簽查找擁有該指定用戶標(biāo)簽的產(chǎn)品，作為該指定用戶標(biāo)簽的匹配產(chǎn)品。一實施例中，假設(shè)擁有第一個指定用戶標(biāo)簽Tagl的產(chǎn)品包括X和Y，則第一個指定用戶標(biāo)簽Tagl的匹配產(chǎn)品包括產(chǎn)品X和產(chǎn)品Y。其中，產(chǎn)品X包括產(chǎn)品標(biāo)簽Tagl、Tag2、Tag4，產(chǎn)品Y包括產(chǎn)品標(biāo)簽 Tagl、Tag4。
[0018]在本實施例中，預(yù)設(shè)用戶訪問的產(chǎn)品擁有產(chǎn)品標(biāo)簽，所述特定標(biāo)簽可以反映用戶對該產(chǎn)品的關(guān)注點。例如，“瘋狂的小鳥”這款游戲產(chǎn)品，可以預(yù)設(shè)該款游戲產(chǎn)品的產(chǎn)品標(biāo)簽為“休閑”、“益智”、“星球大戰(zhàn)”等等，也就是說，一個產(chǎn)品可以包括一個或多個產(chǎn)品標(biāo)簽。所述產(chǎn)品標(biāo)簽是對產(chǎn)品的描述，也就是說，所述產(chǎn)品標(biāo)簽代表該款產(chǎn)品的類型。
[0019]當(dāng)用戶訪問某個產(chǎn)品時，本系統(tǒng)判定用戶對該產(chǎn)品有一定的主觀傾向性，因此，代表產(chǎn)品的產(chǎn)品標(biāo)簽也自然會是用戶的關(guān)注點，代表了用戶的需求偏好。本系統(tǒng)會記錄用戶的各種類型信息，如訪問數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)、下載數(shù)據(jù)、安裝數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)、評論數(shù)據(jù)和評分?jǐn)?shù)據(jù)等，以下統(tǒng)稱為“用戶數(shù)據(jù)”。本系統(tǒng)會根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型及發(fā)生的時間(如訪問時間或查詢時間等)，對各種類型的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，配置不同的權(quán)重值，代表不同的重要程度。
[0020]步驟S12，獲取當(dāng)前用戶的所有用戶標(biāo)簽及各個用戶標(biāo)簽在當(dāng)前用戶下的權(quán)重比例(以下簡稱為“用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例”)，并獲取上述匹配產(chǎn)品的所有產(chǎn)品標(biāo)簽及各個產(chǎn)品標(biāo)簽在該匹配產(chǎn)品下的權(quán)重比例(以下簡稱為“產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例”)。其中，所述用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整(如遞減)，所述產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整(如遞減)。
[0021]在本實施例中，所述用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值計算得出，所述用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整(如遞減)。同理，所述產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值計算得出，所述產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整(如遞減)。關(guān)于用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例和產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例的計算方法參閱圖3的具體描述。
[0022]步驟S13，從獲取的所有用戶標(biāo)簽中依次讀取一個用戶標(biāo)簽及該用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例，并查找該讀取的用戶標(biāo)簽是否在產(chǎn)品標(biāo)簽中存在。
[0023]步驟S14，判斷該讀取的用戶標(biāo)簽是否在產(chǎn)品標(biāo)簽中存在。如果該讀取的用戶標(biāo)簽在產(chǎn)品標(biāo)簽中存在，則代表當(dāng)前用戶曾經(jīng)關(guān)注過該產(chǎn)品(如查詢過該產(chǎn)品或下載過該產(chǎn)品等)，執(zhí)行步驟S15。如果該讀取的用戶標(biāo)簽在產(chǎn)品標(biāo)簽中不存在，則代表當(dāng)前用戶沒有關(guān)注過該產(chǎn)品，流程返回步驟S13，從獲取的所有用戶標(biāo)簽中讀取一個用戶標(biāo)簽及該用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例。
[0024]步驟S15，根據(jù)該讀取的用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例、及該讀取的用戶標(biāo)簽在上述匹配產(chǎn)品中對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，計算該讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度。在本實施例中，該讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度=該讀取的用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例乘以對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，所述對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽即與該讀取的用戶標(biāo)簽相同的產(chǎn)品標(biāo)簽。
[0025]如上舉例，假設(shè)當(dāng)前用戶A的用戶標(biāo)簽包括Tagl、Tag2、Tag3，則先提取第一個指定用戶標(biāo)簽Tagl，第一個指定用戶標(biāo)簽Tagl的匹配產(chǎn)品包括產(chǎn)品X和產(chǎn)品Y，其中，產(chǎn)品X包括產(chǎn)品標(biāo)簽Tagl、Tag2、Tag4，產(chǎn)品Y包括產(chǎn)品標(biāo)簽Tagl、Tag4。假設(shè)用戶標(biāo)簽Tagl、Tag2、Tag3的權(quán)重比例分別為0.3,0.6,0.1，產(chǎn)品X的產(chǎn)品標(biāo)簽Tagl、Tag2、Tag4的權(quán)重比例分別為0.2,0.4,0.4，則第一個讀取的用戶標(biāo)簽Tagl的匹配度=0.3*0.2，第二個讀取的用戶標(biāo)簽Tag2的匹配度=0.6*0.4，由于第三個讀取的用戶標(biāo)簽Tag3在產(chǎn)品X的產(chǎn)品標(biāo)簽中不存在，故不用計算。
[0026]步驟S16，將所有讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度相加，獲得上述匹配產(chǎn)品的匹配度，返回步驟S11，獲取下一個匹配產(chǎn)品，直到該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品獲取完畢。繼續(xù)上面的舉例，將第一個讀取的用戶標(biāo)簽Tagl和第二個讀取的用戶標(biāo)簽Tag2的匹配度相加，獲得匹配產(chǎn)品X的匹配度=0.3*0.2+0.6*0.4 = 0.3。第一個指定用戶標(biāo)簽Tagl的第一個匹配產(chǎn)品X的匹配度計算完畢后，獲取第二個匹配產(chǎn)品Y，并計算第二個匹配產(chǎn)品Y的匹配度，計算方法類似，在此不再贅述。
[0027]步驟S17，當(dāng)計算完該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，返回步驟S10，提取下一個指定用戶標(biāo)簽，直到當(dāng)前用戶的所有指定用戶標(biāo)簽提取完畢。如上舉例，當(dāng)計算完第一個指定用戶標(biāo)簽Tagl的匹配產(chǎn)品X和Y的匹配度后，則繼續(xù)提取第二個指定用戶標(biāo)簽Tag2，并計算第二個指定用戶標(biāo)簽Tag2的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，計算方法類似，在此不再贅述。
[0028]步驟S18，當(dāng)計算完所有指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，計算出當(dāng)前用戶的所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度。具體而言，將每個匹配產(chǎn)品的所有匹配度相加，得到每個匹配產(chǎn)品的匹配度總和，作為每個匹配產(chǎn)品的最終匹配度。如上舉例，假設(shè)在計算第二個指定用戶標(biāo)簽Tag2的所有匹配產(chǎn)品的匹配度時，匹配產(chǎn)品X的匹配度等于0.3，后續(xù)計算中匹配產(chǎn)品X的匹配度等于0，則匹配產(chǎn)品X的最終匹配度=0.3+0.3 = 0.6。
[0029]步驟S19，根據(jù)所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度，選取指定數(shù)量的匹配產(chǎn)品發(fā)送至用戶設(shè)備4，推薦給當(dāng)前用戶。在本實施例中，根據(jù)所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度從高到低的順序，選取指定數(shù)量(如4個)的匹配產(chǎn)品發(fā)送至用戶設(shè)備4，如選取最終匹配度排名前4位的匹配產(chǎn)品發(fā)送至用戶設(shè)備4。
[0030]以上實施例是以一個用戶的產(chǎn)品推薦為例進(jìn)行說明，該方法同樣適用于為多個用戶進(jìn)行產(chǎn)品推薦，計算方法類似。當(dāng)計算出每個用戶的所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度后，分別向每個用戶推薦指定數(shù)量的匹配產(chǎn)品。
[0031]如圖3所示，是本發(fā)明產(chǎn)品推薦方法中計算用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例和產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例的流程圖。
[0032]步驟S120，依次提取一個用戶的用戶數(shù)據(jù)，并提取用戶數(shù)據(jù)中的產(chǎn)品標(biāo)簽。
[0033]在本實施例中，用戶數(shù)據(jù)包括多種類型，如訪問數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)、下載數(shù)據(jù)、安裝數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)、評論數(shù)據(jù)和評分?jǐn)?shù)據(jù)等，所述用戶數(shù)據(jù)的類型根據(jù)數(shù)據(jù)來源進(jìn)行區(qū)分。每種數(shù)據(jù)類型反映的用戶需求傾向性程度是有所不同的，例如，下載數(shù)據(jù)相較于查詢數(shù)據(jù)，更能代表用戶更關(guān)注某個產(chǎn)品。本發(fā)明根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型及發(fā)生的時間(如訪問時間或查詢時間等)，對各種類型的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，配置不同的權(quán)重值，代表不同的重要程度。例如，下載數(shù)據(jù)配置的權(quán)重值要高于查詢數(shù)據(jù)配置的權(quán)重值。
[0034]步驟S121，將提取的產(chǎn)品標(biāo)簽作為用戶標(biāo)簽分配給該用戶。由于用戶訪問某個產(chǎn)品時，代表對該產(chǎn)品比較關(guān)注，因此該產(chǎn)品的產(chǎn)品標(biāo)簽代表用戶的關(guān)注點，本發(fā)明將產(chǎn)品標(biāo)簽作為用戶的關(guān)注點分配給用戶作為用戶標(biāo)簽。
[0035]步驟S122，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型和第一配置原則，配置上述用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值。在本實施例中，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型，用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值配置的大小由低到高依次為:訪問數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)、下載數(shù)據(jù)、安裝數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)、評論數(shù)據(jù)和評分?jǐn)?shù)據(jù)。所述第一配置原則用于配置用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值大小，例如，如果用戶數(shù)據(jù)的類型為訪問數(shù)據(jù)，則配置用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值為1，如果用戶數(shù)據(jù)的類型為下載數(shù)據(jù)，則配置用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值為2。
[0036]步驟S123，根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式，計算上述用戶標(biāo)簽的衰減量，并根據(jù)上述用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值和該用戶標(biāo)簽的衰減量，計算上述用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值。其中，用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值=用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值-用戶標(biāo)簽的衰減量。如果用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值減去用戶標(biāo)簽的衰減量的差值小于零，則用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值取值為零。在本實施例中，每隔預(yù)設(shè)間隔時間(如24小時)，計算一次用戶標(biāo)簽的衰減量和當(dāng)前權(quán)重值。所述第一預(yù)設(shè)衰減公式為:用戶標(biāo)簽的衰減量=((當(dāng)前時間-第一初始時間)/第一衰減周期)*每周期衰減量，其中，第一初始時間為用戶標(biāo)簽第一次記錄的時間，第一衰減周期可以設(shè)為30天，每周期衰減量可以設(shè)為0.1。
[0037]也就是說，本發(fā)明通過引入時間參考指標(biāo)，用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行遞減，初始時間越早衰減得越多，也就是說，用戶數(shù)據(jù)的發(fā)生時間越早重要性越低。用戶同樣的行為在不同時間點發(fā)生，對用戶關(guān)注點的重要度是不一樣的。比如，一年前一個用戶訪問了一個射擊類的游戲，現(xiàn)在又訪問了一個益智類的游戲，本發(fā)明會判定現(xiàn)在的訪問行為更能反映該用戶的關(guān)注度，所以，同樣是游戲，本發(fā)明判定該用戶現(xiàn)在更關(guān)注益智類游戲。
[0038]步驟S124，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型和第二配置原則，配置上述產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值。在本實施例中，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型，產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值配置的大小由低到高依次為:訪問數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)、下載數(shù)據(jù)、安裝數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)、評論數(shù)據(jù)和評分?jǐn)?shù)據(jù)。所述第二配置原則用于配置產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值大小，例如，如果用戶數(shù)據(jù)的類型為訪問產(chǎn)品數(shù)據(jù)(如點擊某游戲產(chǎn)品)，則配置產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值為0.1，如果用戶數(shù)據(jù)的類型為下載產(chǎn)品數(shù)據(jù)，則配置產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值為0.2。
[0039]在本實施例中，針對同一用戶數(shù)據(jù)，根據(jù)第一配置原則配置的用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值大于根據(jù)第二配置原則配置的產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值。舉例而言，假設(shè)產(chǎn)品X包括產(chǎn)品標(biāo)簽Tagl和Tag2，如果用戶點擊了產(chǎn)品X，則會產(chǎn)生一筆訪問產(chǎn)品X的用戶數(shù)據(jù)，相應(yīng)地會將產(chǎn)品X的產(chǎn)品標(biāo)簽Tagl和Tag2作為用戶標(biāo)簽分配給該用戶，該用戶會增加用戶標(biāo)簽Tagl和Tag2，則所述第一配置原則可以設(shè)定為:用戶標(biāo)簽Tagl和Tag2的初始權(quán)重值為1，所述第二配置原則可以設(shè)定為:產(chǎn)品標(biāo)簽Tagl和Tag2的初始權(quán)重值為0.1。
[0040]在其他實施例中，針對同一用戶數(shù)據(jù)，根據(jù)第一配置原則配置的用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值也可以等于根據(jù)第二配置原則配置的產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值，即第一配置原則與第二配置原則相同。[0041]步驟S125，根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式，計算上述產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量，并根據(jù)上述產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值和該產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量，計算上述產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值。其中，產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值=產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值-產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量。如果產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值減去產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量的差值小于零，則產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值取值為零。在本實施例中，每隔預(yù)設(shè)間隔時間(如24小時)，計算一次產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量和當(dāng)前權(quán)重值。所述第二預(yù)設(shè)衰減公式為:產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量=((當(dāng)前時間-第二初始時間)/第二衰減周期)*每周期衰減量，其中，第二初始時間為產(chǎn)品標(biāo)簽第一次記錄的時間，衰減周期可以設(shè)為60天，每周期衰減量可以設(shè)為0.01。
[0042]在本實施例中，第一預(yù)設(shè)衰減公式中的第一衰減周期小于第二預(yù)設(shè)衰減公式中的第二衰減周期，第一預(yù)設(shè)衰減公式中的每周期率減量大于第二預(yù)設(shè)衰減公式中的每周期率減量。在其他實施例中，第一預(yù)設(shè)衰減公式中的第一衰減周期也可以等于第二預(yù)設(shè)衰減公式中的第二衰減周期，第一預(yù)設(shè)衰減公式中的每周期率減量也可以等于第二預(yù)設(shè)衰減公式中的每周期率減量。
[0043]步驟S126，當(dāng)所有用戶的用戶數(shù)據(jù)計算完成時，根據(jù)所有用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值，計算各個用戶標(biāo)簽在相同用戶下的權(quán)重比例，作為各個用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例。具體而言，先計算每個用戶的所有用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值之和，然后針對相同用戶下的各個用戶標(biāo)簽，將各個用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值除以所有用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值之和，得到各個用戶標(biāo)簽在相同用戶下的權(quán)重比例。
[0044]舉例而言，假設(shè)用戶A包括用戶標(biāo)簽Tagl和Tag2，用戶標(biāo)簽Tagl和Tag2的當(dāng)前權(quán)重值分別為Wl和W2，則用戶標(biāo)簽Tagl在用戶A下的權(quán)重比例=Wl/(W1+W2)，用戶標(biāo)簽Tag2在用戶A下的權(quán)重比例=W2/(ffl+W2)。
[0045]步驟S127，根據(jù)所有產(chǎn)品的產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值，計算各個產(chǎn)品標(biāo)簽在相同產(chǎn)品下的權(quán)重比例，作為各個產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例。具體而言，先計算每個產(chǎn)品的所有產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值之和，然后針對相同產(chǎn)品下的各個產(chǎn)品標(biāo)簽，將各個產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值除以所有產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值之和，得到各個產(chǎn)品標(biāo)簽在相同產(chǎn)品下的權(quán)重比例。計算方法類似于計算用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例，在此不再贅述。
[0046]在其他實施例中，步驟S122、S123可以在步驟S124、S125后面執(zhí)行，或者步驟S122、S123與步驟S124、S125同時執(zhí)行。
[0047]進(jìn)一步地，步驟S126可以在步驟S127后面執(zhí)行，或者步驟S126與步驟S127同時執(zhí)行。
[0048]進(jìn)一步地，步驟S122、S123、S126與步驟S124、S125、S127可以分開單獨執(zhí)行，SP計算用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例的步驟與計算產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例的步驟分開單獨執(zhí)行。
[0049]綜上所述，本發(fā)明將時間作為一個重要的參考指標(biāo)來進(jìn)行產(chǎn)品推薦，同樣的需求偏好，是由現(xiàn)在的用戶數(shù)據(jù)分析得出的，還是由一年前的用戶數(shù)據(jù)分析得出的，本發(fā)明配置的權(quán)重值(代表重要程度)是完全不一樣的，從而由此影響本發(fā)明對用戶偏好的界定和對用戶的產(chǎn)品推薦。
[0050]本發(fā)明不僅對用戶的信息進(jìn)行提取和量化分析(抽象化)，還對這些提取和量化分析出來的用戶需求偏好進(jìn)行時效性的考量。從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中隨著用戶信息越來越多，提取和抽象出的用戶需求偏好也越來越多，進(jìn)而可以推薦的產(chǎn)品信息越來越多，但符合用戶真實需求產(chǎn)品信息卻越來越少的問題。因為，本發(fā)明引入了時間參考指標(biāo)，雖然可以分析的用戶信息越來越多，但是隨著時間的推移，一些久遠(yuǎn)的用戶需求偏好會變得越來越淡化，而一些現(xiàn)時的用戶需求偏好會越來越凸顯，所以，相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明對用戶需求偏好的分析會更加準(zhǔn)確，從而給用戶提供更加精確的推薦產(chǎn)品。
[0051]進(jìn)一步地，需要說明的是，本實施例中的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)26是一種非實時系統(tǒng)，因為本實施例中的用戶數(shù)據(jù)，如訪問數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)、下載數(shù)據(jù)、安裝數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)、評論數(shù)據(jù)和評分?jǐn)?shù)據(jù)等，來源于歷史記錄數(shù)據(jù)(稱之為“被動數(shù)據(jù)”，通過記錄用戶的操作行為獲取的數(shù)據(jù))，產(chǎn)品推薦系統(tǒng)26通過分析這些歷史記錄數(shù)據(jù)獲得用戶需求偏好，從而進(jìn)行產(chǎn)品推薦。這種非實時系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、可靠性較高，但可能產(chǎn)生系統(tǒng)響應(yīng)速度慢、消耗資源大的問題。
[0052]在其他實時例中，產(chǎn)品推薦系統(tǒng)26也可以采用實時系統(tǒng)。在實時系統(tǒng)下，用戶數(shù)據(jù)來源于調(diào)查(測試)數(shù)據(jù)或通過第三方平臺的登錄用戶獲取的數(shù)據(jù)(稱之為“主動數(shù)據(jù)”)。例如，可以通過一些網(wǎng)絡(luò)小調(diào)查和小測試獲取用戶的一些關(guān)注點(用戶數(shù)據(jù))，并通過這些關(guān)注點實時的計算適合用戶的推薦產(chǎn)品(方法與非實時系統(tǒng)類似)；或者通過第三方平臺(如第三方網(wǎng)站)登錄的用戶，獲取用戶在第三方平臺的用戶信息，并根據(jù)這些用戶信息實時的提取出用戶的關(guān)注點，并根據(jù)這些關(guān)注點計算適合用戶的推薦產(chǎn)品(方法與非實時系統(tǒng)類似)。實時系統(tǒng)響應(yīng)時間快、資源消耗小，可以彌補(bǔ)非實時系統(tǒng)對歷史記錄數(shù)據(jù)的極強(qiáng)依賴性和系統(tǒng)響應(yīng)速度慢等問題，但實時系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、可靠性不高。
[0053]綜上所述，以上僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，該方法包括如下步驟: 依次提取當(dāng)前用戶的一個指定用戶標(biāo)簽； 依次獲取該指定用戶標(biāo)簽的一個匹配產(chǎn)品； 獲取當(dāng)前用戶的所有用戶標(biāo)簽及各個用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例，并獲取上述匹配產(chǎn)品的所有產(chǎn)品標(biāo)簽及各個產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，其中，所述用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，所述產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整； 從獲取的所有用戶標(biāo)簽中依次讀取一個用戶標(biāo)簽及該用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例； 如果該讀取的用戶標(biāo)簽在產(chǎn)品標(biāo)簽中存在，則根據(jù)該讀取的用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例、及該讀取的用戶標(biāo)簽在上述匹配產(chǎn)品中對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，計算該讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度； 將所有讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度相加，獲得上述匹配產(chǎn)品的匹配度，然后獲取下一個匹配產(chǎn)品，直到該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品獲取完畢； 當(dāng)計算完該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，提取下一個指定用戶標(biāo)簽，直到當(dāng)前用戶的所有指定用戶標(biāo)簽提取完畢； 當(dāng)計算完所有指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，計算出當(dāng)前用戶的所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度；及 根據(jù)所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度，選取指定數(shù)量的匹配產(chǎn)品發(fā)送至當(dāng)前用戶對應(yīng)的用戶設(shè)備。
2.如權(quán)利要求1所述的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，所述用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值計算得出，且所述用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整； 所述產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值計算得出，且所述產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。
3.如權(quán)利要求2所述的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，該讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度等于該讀取的用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例乘以對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，所述對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽即與該讀取的用戶標(biāo)簽相同的產(chǎn)品標(biāo)簽。
4.如權(quán)利要求2所述的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例和產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例通過以下方式計算: 依次提取一個用戶的用戶數(shù)據(jù)，并提取用戶數(shù)據(jù)中的產(chǎn)品標(biāo)簽； 將提取的產(chǎn)品標(biāo)簽作為用戶標(biāo)簽分配給該用戶； 根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型和第一配置原則，配置上述用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值； 根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式，計算上述用戶標(biāo)簽的衰減量，并根據(jù)上述用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值和該用戶標(biāo)簽的衰減量，計算上述用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值； 根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型和第二配置原則，配置上述產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值； 根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式，計算上述產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量，并根據(jù)上述產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值和該產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量，計算上述產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值； 當(dāng)所有用戶的用戶數(shù)據(jù)計算完成時，根據(jù)所有用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值，計算各個用戶標(biāo)簽在相同用戶下的權(quán)重比例，作為各個用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例 '及根據(jù)所有產(chǎn)品的產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值，計算各個產(chǎn)品標(biāo)簽在相同產(chǎn)品下的權(quán)重比例，作為各個產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例。
5.如權(quán)利要求4所述的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，所述第一配置原則用于配置用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值大小，所述第二配置原則用于配置產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值大小，且針對同一用戶數(shù)據(jù)，根據(jù)第一配置原則配置的用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值大于根據(jù)第二配置原則配置的產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值。
6.如權(quán)利要求4所述的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，所述第一預(yù)設(shè)衰減公式為，用戶標(biāo)簽的衰減量=((當(dāng)前時間-第一初始時間)/第一衰減周期)*每周期衰減量，所述第二預(yù)設(shè)衰減公式為，產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量=((當(dāng)前時間-第二初始時間)/第二衰減周期)*每周期衰減量，其中，第一初始時間為用戶標(biāo)簽第一次記錄的時間，第二初始時間為產(chǎn)品標(biāo)簽第一次記錄的時間。
7.如權(quán)利要求6所述的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，第一預(yù)設(shè)衰減公式中的第一衰減周期小于第二預(yù)設(shè)衰減公式中的第二衰減周期，且第一預(yù)設(shè)衰減公式中的每周期率減量大于第二預(yù)設(shè)衰減公式中的每周期率減量。
8.如權(quán)利要求4所述的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，所述用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值等于用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值減去用戶標(biāo)簽的衰減量，所述產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值等于產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值減去產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量。
9.一種產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括: 依次提取當(dāng)前用戶的一個指定用戶標(biāo)簽的模塊； 依次獲取該指定用戶標(biāo)簽的一個匹配產(chǎn)品的模塊； 獲取當(dāng)前用戶的所有用戶標(biāo)簽及各個用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例，并獲取上述匹配產(chǎn)品的所有產(chǎn)品標(biāo)簽及各個產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例的模塊，其中，所述用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，所述產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整； 從獲取的所有用戶標(biāo)簽中依次讀取一個用戶標(biāo)簽及該用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例的模塊；如果該讀取的用戶標(biāo)簽在產(chǎn)品標(biāo)簽中存在，則根據(jù)該讀取的用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例、及該讀取的用戶標(biāo)簽在上述匹配產(chǎn)品中對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，計算該讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度的模塊； 將所有讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度相加，獲得上述匹配產(chǎn)品的匹配度，然后獲取下一個匹配產(chǎn)品，直到該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品獲取完畢的模塊； 當(dāng)計算完該指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，提取下一個指定用戶標(biāo)簽，直到當(dāng)前用戶的所有指定用戶標(biāo)簽提取完畢的模塊； 當(dāng)計算完所有指定用戶標(biāo)簽的所有匹配產(chǎn)品的匹配度，計算出當(dāng)前用戶的所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度的模塊 '及 根據(jù)所有匹配產(chǎn)品的最終匹配度，選取指定數(shù)量的匹配產(chǎn)品發(fā)送至當(dāng)前用戶對應(yīng)的用戶設(shè)備的模塊。
10.如權(quán)利要求9所述的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值計算得出，且所述用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整；所述產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例根據(jù)產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值計算得出，且所述產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式隨著時間參考指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。
11.如權(quán)利要求10所述的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，其特征在于，該讀取的用戶標(biāo)簽的匹配度等于該讀取的用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例乘以對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例，所述對應(yīng)的產(chǎn)品標(biāo)簽即與該讀取的用戶標(biāo)簽相同的產(chǎn)品標(biāo)簽。
12.如權(quán)利要求10所述的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，其特征在于，用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例和產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例通過以下方式計算: 依次提取一個用戶的用戶數(shù)據(jù)，并提取用戶數(shù)據(jù)中的產(chǎn)品標(biāo)簽； 將提取的產(chǎn)品標(biāo)簽作為用戶標(biāo)簽分配給該用戶； 根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型和第一配置原則，配置上述用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值； 根據(jù)第一預(yù)設(shè)衰減公式，計算上述用戶標(biāo)簽的衰減量，并根據(jù)上述用戶標(biāo)簽的初始權(quán)重值和該用戶標(biāo)簽的衰減量，計算上述用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值； 根據(jù)用戶數(shù)據(jù)的類型和第二配置原則，配置上述產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值； 根據(jù)第二預(yù)設(shè)衰減公式，計算上述產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量，并根據(jù)上述產(chǎn)品標(biāo)簽的初始權(quán)重值和該產(chǎn)品標(biāo)簽的衰減量，計算上述產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值； 當(dāng)所有用戶的用戶數(shù)據(jù)計算完成時，根據(jù)所有用戶標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值，計算各個用戶標(biāo)簽在相同用戶下的 權(quán)重比例，作為各個用戶標(biāo)簽的權(quán)重比例 '及 根據(jù)所有產(chǎn)品的產(chǎn)品標(biāo)簽的當(dāng)前權(quán)重值，計算各個產(chǎn)品標(biāo)簽在相同產(chǎn)品下的權(quán)重比例，作為各個產(chǎn)品標(biāo)簽的權(quán)重比例。
【文檔編號】G06F17/30GK104021163SQ201410231106
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年5月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月28日
【發(fā)明者】羅軍, 郭娜, 秦玉龍, 于明劍 申請人:深圳市盛訊達(dá)科技股份有限公司