一种基于用户兴趣的自适应推荐方法及装置与流程

技术特征：
1.一种基于用户兴趣的自适应推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据预先获取的用户行为数据获取用户兴趣标签以及所述用户兴趣标签对应的兴趣权重向量，所述兴趣权重向量用于表征用户对所述用户兴趣标签的感兴趣程度；根据所述兴趣权重向量计算用户兴趣分散度得分，并根据所述用户兴趣分散度得分确定内容推荐机制；基于所述内容推荐机制为用户推荐内容。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为数据包括：显性用户行为数据以及隐性用户行为数据；其中所述显性用户行为数据包括：历史搜索数据、历史观看数据、历史点赞数据、历史分享数据以及用户收藏数据中的至少一种，所述隐性用户行为数据包括：曝光未点击数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预先获取的用户行为数据获取用户兴趣标签以及所述用户兴趣标签对应的兴趣权重向量，包括：根据所述用户行为数据确定所述用户兴趣标签；基于所述用户行为数据以及预设的用户行为权重计算所述用户兴趣标签的历史兴趣权重向量；采用预设的预处理模型对所述历史兴趣权重向量进行降权处理，得到所述兴趣权重向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述兴趣权重向量计算用户兴趣分散度得分，包括：将所述兴趣权重向量进行归一化处理，以得到第一兴趣权重向量；将所述归一化后的兴趣权重向量中小于预设的兴趣权重阈值的维度值设置为零，并维持所述归一化后的兴趣权重向量中大于或等于所述预设的兴趣权重阈值的维度值，以得到第二兴趣权重向量；基于预设的用户兴趣分散度得分计算模型计算所述用户兴趣分散度得分，所述用户兴趣分散度得分计算模型为：其中，f为所述用户兴趣分散度得分，a为所述第二兴趣权重向量中非零维度数，b为所述第二兴趣权重向量中非零数据的方差值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户兴趣分散度得分确定内容推荐机制，包括：若所述用户兴趣分散度得分大于预设的兴趣分散度置信值，则确定所述内容推荐机制为优先探索内容推荐机制；若所述用户兴趣分散度得分小于或等于所述预设的兴趣分散度置信值，则确定所述内容推荐机制为优先兴趣内容推荐机制。6.一种基于用户兴趣的自适应推荐装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于根据预先获取的用户行为数据获取用户兴趣标签以及所述用户兴趣标签对应的兴趣权重向量，所述兴趣权重向量用于表征用户对所述用户兴趣标签的感兴趣程度；计算模块，用于根据所述兴趣权重向量计算用户兴趣分散度得分，并根据所述用户兴趣分散度得分确定内容推荐机制；
推荐模块，用于基于所述内容推荐机制为用户推荐内容。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述用户行为数据包括：显性用户行为数据以及隐性用户行为数据；其中所述显性用户行为数据包括：历史搜索数据、历史观看数据、历史点赞数据、历史分享数据以及用户收藏数据中的至少一种，所述隐性用户行为数据包括：曝光未点击数据。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：根据所述用户行为数据确定所述用户兴趣标签；基于所述用户行为数据以及预设的用户行为权重计算所述用户兴趣标签的历史兴趣权重向量；采用预设的预处理模型对所述历史兴趣权重向量进行降权处理，得到所述兴趣权重向量。9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括得分计算子模块；所述得分计算子模块具体用于：将所述兴趣权重向量进行归一化处理，以得到第一兴趣权重向量；将所述归一化后的兴趣权重向量中小于预设的兴趣权重阈值的维度值设置为零，并维持所述归一化后的兴趣权重向量中大于或等于所述预设的兴趣权重阈值的维度值，以得到第二兴趣权重向量；基于预设的用户兴趣分散度得分计算模型计算所述用户兴趣分散度得分，所述用户兴趣分散度得分计算模型为：其中，f为所述用户兴趣分散度得分，a为所述第二兴趣权重向量中非零维度数，b为所述第二兴趣权重向量中非零数据的方差值。10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括机制确定子模块；所述机制确定子模块具体用于：若所述用户兴趣分散度得分大于预设的兴趣分散度置信值，则确定所述内容推荐机制为优先探索内容推荐机制；若所述用户兴趣分散度得分小于或等于所述预设的兴趣分散度置信值，则确定所述内容推荐机制为优先兴趣内容推荐机制。

技术总结
本申请提供了一种基于用户兴趣的自适应推荐方法及装置，其中，所述方法包括：根据预先获取的用户行为数据获取用户兴趣标签以及所述用户兴趣标签对应的兴趣权重向量，所述兴趣权重向量用于表征用户对所述用户兴趣标签的感兴趣程度；根据所述兴趣权重向量计算用户兴趣分散度得分，并根据所述用户兴趣分散度得分确定内容推荐机制；基于所述内容推荐机制为用户推荐内容。由此可知，本申请实施例基于用户兴趣以及用户兴趣的分散程度为用户确定对应的内容推送机制，依据用户兴趣分散度自适应调整为用户推荐的内容，实现用户兴趣内容的高效推荐，提升推荐场景的数据转化率。提升推荐场景的数据转化率。提升推荐场景的数据转化率。


技术研发人员：赵婷 唐晔 唐文滔 曾思源 贺周洲
受保护的技术使用者：湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司
技术研发日：2022.12.27
技术公布日：2023/3/10