一種向移動(dòng)終端推薦網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的方法和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明實(shí)施例提供一種向移動(dòng)終端推薦網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的方法和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，方法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，包括：在推薦模型中，建立用戶身份和興趣偏好與不同的推薦規(guī)則之間的映射關(guān)系，在映射關(guān)系中為用戶身份配置第一權(quán)重，為興趣偏好配置第二權(quán)重；收集移動(dòng)終端ID的通信屬性作為BOSS數(shù)據(jù)源，建立BOSS數(shù)據(jù)源與用戶身份之間的第一關(guān)聯(lián)關(guān)系；收集移動(dòng)終端的瀏覽行為屬性作為平臺(tái)側(cè)數(shù)據(jù)源，建立平臺(tái)側(cè)數(shù)據(jù)源與興趣偏好之間的第二關(guān)聯(lián)關(guān)系；根據(jù)移動(dòng)終端所屬的用戶群，調(diào)整第一權(quán)重和第二權(quán)重的賦值；根據(jù)推薦規(guī)則為移動(dòng)終端提供具體的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。實(shí)時(shí)調(diào)整第一權(quán)重和第二權(quán)重的具體數(shù)值，針對(duì)不同用戶群的用戶進(jìn)行精確的個(gè)性化推薦，提升了推薦的準(zhǔn)確率。
【專利說(shuō)明】一種向移動(dòng)終端推薦網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的方法和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)，特別是指一種向移動(dòng)終端推薦網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的方法和網(wǎng)絡(luò) 服務(wù)器。

【背景技術(shù)】
[0002] 基于電子商務(wù)或者移動(dòng)終端向用戶智能推薦圖書的前提是充分了解用戶的個(gè)性 化需求，而了解個(gè)性化需求的前提是對(duì)用戶的身份和偏好進(jìn)行精準(zhǔn)建模和挖掘?，F(xiàn)有的各 種推薦算法不適用于新用戶以及訪問(wèn)/購(gòu)買行為較少的用戶。
[0003] 推薦算法的基礎(chǔ)是對(duì)用戶進(jìn)行合理的精確的分群，根據(jù)用戶價(jià)值分為高價(jià)值用戶 和低價(jià)值用戶，根據(jù)用戶的偏好分群，根據(jù)用戶的生命周期分群，生命周期包括感知、獲取、 鞏固、成熟、衰退和流失等六個(gè)階段。
[0004] 閱讀平臺(tái)中的用戶信息（userinfo)表是用戶身份描述文件，涉及到大量的用戶 行為信息，但是推薦模型對(duì)于描述用戶偏好并非完全足夠，而且推薦模型中很多數(shù)據(jù)的可 靠性和可用性相當(dāng)有限，例如用戶的性別信息、年齡信息和職業(yè)信息等比較重要的自然屬 性和社會(huì)屬性數(shù)據(jù)都可能因?yàn)樘幱陔[私保護(hù)或者移動(dòng)終端ID登記的原因出現(xiàn)大量的缺失 或者虛假信息。這些數(shù)據(jù)的缺失對(duì)于用戶身份和興趣偏好以及消費(fèi)能力的推斷和由此產(chǎn)生 的推薦產(chǎn)生很大的影響。
[0005] 現(xiàn)有技術(shù)存在如下問(wèn)題：用戶分群采用的數(shù)據(jù)來(lái)源于用戶的注冊(cè)信息、瀏覽訪問(wèn) 信息，以及用戶間互動(dòng)信息，但是根據(jù)這些數(shù)據(jù)分群制約和妨礙了對(duì)客戶特征和偏好的精 確描述，并且，推薦算法在進(jìn)行推薦時(shí)只能根據(jù)訪問(wèn)歷史進(jìn)行推薦，無(wú)法取得新用戶的身份 和偏好信息，因而對(duì)新用戶無(wú)法進(jìn)行精確推薦。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種向移動(dòng)終端推薦網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的方法和網(wǎng)絡(luò)服 務(wù)器，現(xiàn)有推薦算法在進(jìn)行推薦時(shí)只能根據(jù)訪問(wèn)歷史進(jìn)行推薦，無(wú)法對(duì)不同用戶群的用戶 進(jìn)行精確推薦的缺陷。
[0007] 為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種向移動(dòng)終端推薦網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的方 法，應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，方法包括：在推薦模型中，建立用戶身份和興趣偏好與不同的推薦 規(guī)則之間的映射關(guān)系，在映射關(guān)系中為用戶身份配置第一權(quán)重，為興趣偏好配置第二權(quán)重； 收集移動(dòng)終端ID的通信屬性作為BOSS數(shù)據(jù)源，建立BOSS數(shù)據(jù)源與用戶身份之間的第一關(guān) 聯(lián)關(guān)系；收集移動(dòng)終端的瀏覽行為屬性作為平臺(tái)側(cè)數(shù)據(jù)源，建立平臺(tái)側(cè)數(shù)據(jù)源與興趣偏好 之間的第二關(guān)聯(lián)關(guān)系；根據(jù)移動(dòng)終端所屬的用戶群，調(diào)整所述第一權(quán)重和第二權(quán)重的賦值； 根據(jù)所述推薦規(guī)則為移動(dòng)終端提供具體的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
[0008] 所述的方法中，在推薦模型中，建立用戶身份和興趣偏好與不同的推薦規(guī)則之間 的映射關(guān)系，具體包括：當(dāng)移動(dòng)終端屬于新用戶群時(shí)，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶身份尋找 推薦規(guī)則；當(dāng)移動(dòng)終端屬于普通用戶群時(shí)，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶身份和興趣偏好尋 找推薦規(guī)則；當(dāng)移動(dòng)終端屬于忠誠(chéng)用戶群時(shí)，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴興趣偏好尋找推薦規(guī) 則。
[0009] 所述的方法中，獲取移動(dòng)終端在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用上的駐留時(shí)間，根據(jù)駐留時(shí)間與駐留閾 值之間的關(guān)系將移動(dòng)終端劃分到新用戶群、普通用戶群或者忠誠(chéng)用戶群。
[0010] 所述的方法中，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶身份尋找推薦規(guī)則包括：設(shè)定第一權(quán) 重為1，第二權(quán)重為0 ;在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶身份和興趣偏好尋找推薦規(guī)則包括：設(shè) 定第一權(quán)重為0與1之間的數(shù)值，第二權(quán)重為0與1之間的數(shù)值；在映射關(guān)系中設(shè)定依賴興 趣偏好尋找推薦規(guī)則包括：設(shè)定第一權(quán)重為0,第二權(quán)重為1。
[0011] 所述的方法中，根據(jù)駐留時(shí)間與駐留閾值之間的關(guān)系將移動(dòng)終端劃分到新用戶 群、普通用戶群或者忠誠(chéng)用戶群，具體包括：網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用具體是網(wǎng)絡(luò)圖書閱讀；i，首次登錄時(shí) 間到當(dāng)前時(shí)間小于第一時(shí)間閾值，認(rèn)定屬于新用戶群；ii，首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間大于第 一時(shí)間閾值，無(wú)深度瀏覽，認(rèn)定屬于新用戶群；iii，首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間大于第一時(shí)間 閾值，有深度瀏覽，但瀏覽總章節(jié)數(shù)小于閱讀長(zhǎng)度閾值，認(rèn)定屬于新用戶群；iv，若移動(dòng)終端 首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間大于第一時(shí)間閾值，有深度瀏覽，瀏覽總章節(jié)數(shù)大于閱讀長(zhǎng)度閾 值，但閱讀圖書數(shù)小于閱讀數(shù)目閾值，認(rèn)定屬于新用戶群；以及，v，首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí) 間超過(guò)第二時(shí)間閾值，月消費(fèi)額超過(guò)第一消費(fèi)閾值，累積訪問(wèn)圖書數(shù)超過(guò)第三閱讀數(shù)目閾 值，認(rèn)定屬于忠誠(chéng)用戶群；vi，首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間超過(guò)第三時(shí)間閾值，月消費(fèi)額不足 第一消費(fèi)閾值，但每月的消費(fèi)額超過(guò)第二消費(fèi)閾值，累積訪問(wèn)圖書數(shù)超過(guò)第二閱讀數(shù)目閾 值，認(rèn)定屬于忠誠(chéng)用戶群；vii，不符合i，ii，iii，iv，v或者vi的移動(dòng)終端，屬于普通用戶 群。
[0012] 所述的方法中，建立BOSS數(shù)據(jù)源與用戶身份之間的第一關(guān)聯(lián)關(guān)系，具體包括：用 戶身份 P 身份 j= α l*Pgprs_j (Χι) + β l*Parpu_j (X2) + γ l*Pm?！埂?(x3) + λ l*Page」(x4)，BOSS 數(shù)據(jù)源中的 變量包括GPRS流量pgpre，終端平均收入pa_，職業(yè)信息pm。 t。和年齡page，j標(biāo)識(shí)不同的網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用。
[0013] 所述的方法中，第一關(guān)聯(lián)關(guān)系中的各個(gè)變量均具有不同的隸屬度函數(shù)；所述GPRS 流量Pgp"的隸屬度函數(shù)包括：屬于低GPRS流量群的隸屬度函數(shù)是：
[0014]

【權(quán)利要求】
1. 一種向移動(dòng)終端推薦網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的方法，應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，其特征在于，方法包括： 在推薦模型中，建立用戶身份和興趣偏好與不同的推薦規(guī)則之間的映射關(guān)系，在映射 關(guān)系中為用戶身份配置第一權(quán)重，為興趣偏好配置第二權(quán)重； 收集移動(dòng)終端ID的通信屬性作為BOSS數(shù)據(jù)源，建立BOSS數(shù)據(jù)源與用戶身份之間的第 一關(guān)聯(lián)關(guān)系；收集移動(dòng)終端的瀏覽行為屬性作為平臺(tái)側(cè)數(shù)據(jù)源，建立平臺(tái)側(cè)數(shù)據(jù)源與興趣 偏好之間的第二關(guān)聯(lián)關(guān)系； 根據(jù)移動(dòng)終端所屬的用戶群，調(diào)整所述第一權(quán)重和第二權(quán)重的賦值； 根據(jù)所述推薦規(guī)則為移動(dòng)終端提供具體的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在推薦模型中，建立用戶身份和興趣偏好 與不同的推薦規(guī)則之間的映射關(guān)系，具體包括： 當(dāng)移動(dòng)終端屬于新用戶群時(shí)，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶身份尋找推薦規(guī)則； 當(dāng)移動(dòng)終端屬于普通用戶群時(shí)，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶身份和興趣偏好尋找推薦 規(guī)則； 當(dāng)移動(dòng)終端屬于忠誠(chéng)用戶群時(shí)，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴興趣偏好尋找推薦規(guī)則。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，包括： 獲取移動(dòng)終端在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用上的駐留時(shí)間，根據(jù)駐留時(shí)間與駐留閾值之間的關(guān)系將移動(dòng) 終端劃分到新用戶群、普通用戶群或者忠誠(chéng)用戶群。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于， 在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶身份尋找推薦規(guī)則包括：設(shè)定第一權(quán)重為1，第二權(quán)重為 〇 ； 在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶身份和興趣偏好尋找推薦規(guī)則包括：設(shè)定第一權(quán)重為0與 1之間的數(shù)值，第二權(quán)重為0與1之間的數(shù)值； 在映射關(guān)系中設(shè)定依賴興趣偏好尋找推薦規(guī)則包括：設(shè)定第一權(quán)重為0,第二權(quán)重為 1〇
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)駐留時(shí)間與駐留閾值之間的關(guān)系將 移動(dòng)終端劃分到新用戶群、普通用戶群或者忠誠(chéng)用戶群，具體包括： 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用具體是網(wǎng)絡(luò)圖書閱讀； i，首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間小于第一時(shí)間閾值，認(rèn)定屬于新用戶群； ii，首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間大于第一時(shí)間閾值，無(wú)深度瀏覽，認(rèn)定屬于新用戶群； iii，首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間大于第一時(shí)間閾值，有深度瀏覽，但瀏覽總章節(jié)數(shù)小于 閱讀長(zhǎng)度閾值，認(rèn)定屬于新用戶群； iv，若移動(dòng)終端首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間大于第一時(shí)間閾值，有深度瀏覽，瀏覽總章節(jié) 數(shù)大于閱讀長(zhǎng)度閾值，但閱讀圖書數(shù)小于閱讀數(shù)目閾值，認(rèn)定屬于新用戶群； 以及， v，首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間超過(guò)第二時(shí)間閾值，月消費(fèi)額超過(guò)第一消費(fèi)閾值，累積訪 問(wèn)圖書數(shù)超過(guò)第三閱讀數(shù)目閾值，認(rèn)定屬于忠誠(chéng)用戶群； vi，首次登錄時(shí)間到當(dāng)前時(shí)間超過(guò)第三時(shí)間閾值，月消費(fèi)額不足第一消費(fèi)閾值，但每月 的消費(fèi)額超過(guò)第二消費(fèi)閾值，累積訪問(wèn)圖書數(shù)超過(guò)第二閱讀數(shù)目閾值，認(rèn)定屬于忠誠(chéng)用戶 群； vii，不符合i，ii，iii，iv，v或者vi的移動(dòng)終端，屬于普通用戶群。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，建立BOSS數(shù)據(jù)源與用戶身份之間的第一 關(guān)聯(lián)關(guān)系，具體包括： 用戶身份 P 身份 J=a 1*Ρ"ρι1」(Χ2) + Υ?*Ρ·」(Χ3) + λ l*page」(x4)，其中，BOSS 數(shù)據(jù)源中的變量包括GPRS流量pgpre，終端平均收入pa_，職業(yè)信息pm。 t。和年齡page，j標(biāo)識(shí) 不同的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，第一關(guān)聯(lián)關(guān)系中的各個(gè)變量均具有不同 的隸屬度函數(shù)； 所述GPRS流量Pgpre的隸屬度函數(shù)包括： 屬于低GPRS流量群的隸屬度函數(shù)是
屬于中GPRS流量群的隸屬度函數(shù)是
屬于高GPRS流量群的隸屬度函數(shù)是
其中，Xl表示GPRS流量的具體取值。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，建立平臺(tái)側(cè)數(shù)據(jù)源與興趣偏好之間 的第二關(guān)聯(lián)關(guān)系，具體包括： P偏好 α 2*P3-ciass-J (Χι) + β 2*p4-class-J (x2) + γ 2*pb〇〇k-cnt」.（χ3) + λ 2*ppv」.（x4)，其中，平臺(tái)側(cè) 數(shù)據(jù)源的各個(gè)變量是三級(jí)分類，四級(jí)分類P4_dass，圖書訂購(gòu)數(shù)目和深度閱讀數(shù) P pv，j標(biāo)識(shí)不同的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
9. 一種向移動(dòng)終端推薦網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，其特征在于，包括： 推薦模型單元，用于在推薦模型中，建立用戶身份和興趣偏好與不同的推薦規(guī)則之間 的映射關(guān)系，在映射關(guān)系中為用戶身份配置第一權(quán)重，為興趣偏好配置第二權(quán)重； 用戶身份單元，用于收集移動(dòng)終端ID的通信屬性作為BOSS數(shù)據(jù)源，建立BOSS數(shù)據(jù)源 與用戶身份之間的第一關(guān)聯(lián)關(guān)系； 興趣偏好單元，用于收集移動(dòng)終端的瀏覽行為屬性作為平臺(tái)側(cè)數(shù)據(jù)源，建立平臺(tái)側(cè)數(shù) 據(jù)源與興趣偏好之間的第二關(guān)聯(lián)關(guān)系； 權(quán)重調(diào)整單元，用于根據(jù)移動(dòng)終端所屬的用戶群，調(diào)整所述第一權(quán)重和第二權(quán)重的賦 值； 推薦單元，用于根據(jù)所述推薦規(guī)則為移動(dòng)終端提供具體的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，其特征在于，推薦模型單元包括： 映射模塊，用于設(shè)定推薦規(guī)則由用戶身份和興趣偏好共同決定； 映射第一設(shè)定模塊，用于當(dāng)移動(dòng)終端屬于新用戶群時(shí)，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶身 份尋找推薦規(guī)則； 映射第二設(shè)定模塊，用于當(dāng)移動(dòng)終端屬于普通用戶群時(shí)，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴用戶 身份和興趣偏好尋找推薦規(guī)則； 映射第三設(shè)定模塊，用于當(dāng)移動(dòng)終端屬于忠誠(chéng)用戶群時(shí)，在映射關(guān)系中設(shè)定依賴興趣 偏好尋找推薦規(guī)則。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK104156366SQ201310177985
【公開(kāi)日】2014年11月19日 申請(qǐng)日期:2013年5月13日 優(yōu)先權(quán)日:2013年5月13日
【發(fā)明者】戴和忠, 沈治, 斯凌, 李玉巍 申請(qǐng)人:中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)浙江有限公司