一种用户行为偏好积分处理方法、系统及设备与流程

技术特征：
1.一种用户行为偏好积分处理方法，其特征在于，所述方法包括：提取用户行为偏好特征信息，所述用户行为偏好特征信息包括用户行为偏好完整度特征和用户行为偏好持续性特征；通过具有可调参数的用户行为偏好积分公式，对所述用户行为偏好特征信息进行积分计算，得到第一用户行为偏好积分值；向用户推荐系统发送所述第一用户行为偏好积分值，所述第一用户行为偏好积分值，用于指示所述用户推荐系统根据所述第一用户行为偏好积分值确定推荐目标。2.如权利要求1所述的用户行为偏好积分处理方法，其特征在于，所述可调参数包括分值倍率放大器a、完整度偏移量b、幂数调参值m和积分偏移值k，所述通过具有可调参数的用户行为偏好积分公式，对所述用户行为偏好特征信息进行积分计算，得到第一用户行为偏好积分值，包括：调整所述分值倍率放大器a、所述完整度偏移量b、所述幂数调参值m和所述积分偏移值k中的任意一个或几个的值；根据调整后的所述分值倍率放大器a、所述完整度偏移量b、所述幂数调参值m和所述积分偏移值k中的任意一个或几个，更新所述具有可调参数的用户行为偏好积分公式；根据更新后的所述具有可调参数的用户行为偏好积分公式进行积分计算，得到所述第一用户行为偏好积分值。3.如权利要求1或2所述的用户行为偏好积分处理方法，其特征在于，所述向用户推荐系统发送所述第一用户行为偏好积分值，包括：获取用户历史行为偏好积分值；根据所述第一用户行为偏好积分值和所述用户历史行为偏好积分值，确定第二用户行为偏好积分值；向用户推荐系统发送所述第二用户行为偏好积分值，所述第二用户行为偏好积分值，用于指示所述用户推荐系统根据所述第二用户行为偏好积分值确定推荐目标。4.如权利要求3所述的用户行为偏好积分处理方法，其特征在于，在所述根据所述第一用户行为偏好积分值和所述用户历史行为偏好积分值，确定第二用户行为偏好积分值之后，还包括：当用户行为偏好持续性特征满足衰减条件时，对所述第二用户行为偏好积分值进行减值处理，得到第三用户行为偏好积分值；相应的，所述向用户推荐系统发送所述第二用户行为偏好积分值，包括：向用户推荐系统发送所述第三用户行为偏好积分值，所述第三用户行为偏好积分值，用于指示所述用户推荐系统根据所述第三用户行为偏好积分值确定推荐目标。5.如权利要求4所述的用户行为偏好积分处理方法，其特征在于，所述当用户行为偏好持续性特征满足衰减条件时，对所述第二用户行为偏好积分值进行减值处理，得到第三用户行为偏好积分值，包括：根据衰减周期，通过平滑衰减公式对所述第二用户行为偏好积分值进行减值处理。6.如权利要求4所述的用户行为偏好积分处理方法，其特征在于，所述当用户行为偏好持续性特征满足衰减条件时，对所述第二用户行为偏好积分值进行减值处理，得到第三用户行为偏好积分值，包括：
根据衰减周期，通过幂级衰减公式对所述第二用户行为偏好积分值进行减值处理。7.一种用户行为偏好积分处理系统，其特征在于，所述系统包括：用户行为偏好特征信息提取单元，用于提取用户行为偏好特征信息，所述用户行为偏好特征信息包括用户行为偏好完整度特征和用户行为偏好持续性特征；第一用户行为偏好积分值计算单元，用于通过具有可调参数的用户行为偏好积分公式，对所述用户行为偏好特征信息进行积分计算，得到第一用户行为偏好积分值；第一用户行为偏好积分值发送单元，用于向用户推荐系统发送所述第一用户行为偏好积分值，所述第一用户行为偏好积分值，用于指示所述用户推荐系统根据所述第一用户行为偏好积分值确定推荐目标。8.如权利要求7所述的用户行为偏好积分处理系统，其特征在于，所述可调参数包括分值倍率放大器a、完整度偏移量b、幂数调参值m和积分偏移值k，所述第一用户行为偏好积分值计算单元包括：参数调整子单元，用于调整所述分值倍率放大器a、所述完整度偏移量b、所述幂数调参值m和所述积分偏移值k中的任意一个或几个的值；公式更新子单元，用于根据调整后的所述分值倍率放大器a、所述完整度偏移量b、所述幂数调参值m和所述积分偏移值k中的任意一个或几个，更新所述具有可调参数的用户行为偏好积分公式；第一用户行为偏好积分值计算子单元，用于根据更新后的所述具有可调参数的用户行为偏好积分公式进行积分计算，得到所述第一用户行为偏好积分值。9.一种用户行为偏好积分处理设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的用户行为偏好积分处理方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的用户行为偏好积分处理方法。

技术总结
本申请提供一种用户行为偏好积分处理方法、系统及设备，涉及用户行为分析技术领域，能够快速并准确地得到有效的用户行为偏好积分值，使得用户推荐系统快速并准确地为用户提供推荐服务。该方法包括：提取用户行为偏好特征信息，用户行为偏好特征信息包括用户行为偏好完整度特征和用户行为偏好持续性特征；通过具有可调参数的用户行为偏好积分公式，对用户行为偏好特征信息进行积分计算，得到第一用户行为偏好积分值；向用户推荐系统发送第一用户行为偏好积分值，第一用户行为偏好积分值，用于指示用户推荐系统根据第一用户行为偏好积分值确定推荐目标。值确定推荐目标。值确定推荐目标。


技术研发人员：李延平
受保护的技术使用者：优地网络有限公司
技术研发日：2022.02.25
技术公布日：2022/6/4