[發(fā)明專利]一種圖集個性化推薦的方法、裝置、服務(wù)器和存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711320281.9 | 申請日: | 2017-12-12 |
| 公開(公告)號: | CN107944026A | 公開(公告)日: | 2018-04-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 章巍巍;潘平;石瑾 | 申請(專利權(quán))人: | 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 個性化 推薦 方法 裝置 服務(wù)器 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種圖集個性化推薦的方法,其特征在于,包括:
確定用戶的視覺興趣點(diǎn);
將所述用戶的視覺興趣點(diǎn)與預(yù)先構(gòu)建的圖集資源與視覺興趣點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行匹配,得到候選圖集資源;
對所述候選圖集資源進(jìn)行排序;
依據(jù)排序結(jié)果為用戶推薦圖集資源。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述確定用戶的視覺興趣點(diǎn),包括:
從用戶視覺興趣模型所包含的視覺興趣點(diǎn)中篩選得到所述用戶的視覺興趣點(diǎn),其中所述用戶視覺興趣模型是預(yù)先依據(jù)用戶對圖集資源的歷史行為構(gòu)建的。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述從用戶視覺興趣模型所包含的視覺興趣點(diǎn)中篩選得到所述用戶的視覺興趣點(diǎn),包括:
依據(jù)所述用戶視覺興趣模型中包含的視覺興趣點(diǎn)的點(diǎn)擊率,依據(jù)用戶對視覺興趣點(diǎn)的展現(xiàn)次數(shù)確定的長期興趣因子,以及依據(jù)用戶對視覺興趣點(diǎn)的點(diǎn)擊時間確定的短期興趣因子,確定所述用戶視覺興趣模型所包含的視覺興趣點(diǎn)的感興趣程度;
依據(jù)所述感興趣程度從所述用戶視覺興趣模型所包含的視覺興趣點(diǎn)中篩選得到用戶的視覺興趣點(diǎn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述用戶視覺興趣模型是預(yù)先依據(jù)用戶對圖集資源的歷史行為構(gòu)建的,包括:
若檢測到用戶對任一圖集資源有展現(xiàn)和/或點(diǎn)擊行為,則確定所述用戶視覺興趣模型中是否包含該圖集資源的視覺興趣點(diǎn),并依據(jù)用戶對該圖集資訊的瀏覽行為,確定該圖集資源的視覺興趣點(diǎn)的興趣權(quán)重值;
若不包含,且所述興趣權(quán)重值大于權(quán)重閾值,則將該圖集資源的視覺興趣點(diǎn)添加到所述用戶視覺興趣模型中;
若包含,且所述興趣權(quán)重值大于權(quán)重閾值,則在所述用戶視覺興趣模型中更新該圖集資源的視覺興趣點(diǎn)的興趣權(quán)重值。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述將該圖集資源的視覺興趣點(diǎn)添加到用戶視覺興趣模型中之后,還包括:
若所述用戶視覺興趣模型中包含的視覺興趣點(diǎn)的數(shù)量大于數(shù)量閾值,則依據(jù)視覺興趣點(diǎn)的興趣權(quán)重值進(jìn)行視覺興趣點(diǎn)清理。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,對所述候選圖集資源進(jìn)行排序,包括:
依據(jù)用戶和所述候選圖集資源的視覺相關(guān)性和文本相關(guān)性對所述候選圖集資源進(jìn)行排序。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,依據(jù)用戶和所述候選圖集資源的視覺相關(guān)性和文本相關(guān)性對所述候選圖集資源進(jìn)行排序,包括:
依據(jù)所述候選圖集資源的點(diǎn)擊率,用戶和所述候選圖集資源的視覺相關(guān)性和文本相關(guān)性,以及所述候選圖集資源的時間衰減因子對所述候選圖集資源進(jìn)行排序。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,確定所述用戶和所述候選圖集資源的視覺相關(guān)性,包括:
依據(jù)所述候選圖集資源中包含的屬于所述用戶視覺興趣模型中的視覺興趣點(diǎn)的數(shù)量,以及視覺興趣點(diǎn)的興趣權(quán)重,確定用戶和所述候選圖集資源的視覺相關(guān)性。
9.根據(jù)權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的方法,其特征在于,所述依據(jù)所述候選圖集資源的點(diǎn)擊率,用戶和所述候選圖集資源的視覺相關(guān)性和文本相關(guān)性,以及候選資源的時間衰減因子對所述候選圖集資源進(jìn)行排序之后,還包括:
對所述候選圖集資源進(jìn)行初步篩選;
采用預(yù)先基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到的點(diǎn)擊率預(yù)估模型,依據(jù)剩余的候選圖集資源的資源特征、用戶行為特征和流量側(cè)特征預(yù)估剩余的候選圖集資源的點(diǎn)擊率;
依據(jù)預(yù)估得到的點(diǎn)擊率對剩余的所述候選圖集資源進(jìn)行排序。
10.一種圖集個性化推薦的裝置,其特征在于,包括:
視覺興趣點(diǎn)模塊,用于確定用戶的視覺興趣點(diǎn);
候選圖集資源模塊,用于將所述用戶的視覺興趣點(diǎn)與預(yù)先構(gòu)建的圖集資源與視覺興趣點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行匹配,得到候選圖集資源;
初步排序模塊,用于對所述候選圖集資源進(jìn)行排序;
推薦模塊,用于依據(jù)排序結(jié)果為用戶推薦圖集資源。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置,其特征在于,所述視覺興趣點(diǎn)模塊包括:
篩選單元,用于從用戶視覺興趣模型所包含的視覺興趣點(diǎn)中篩選得到所述用戶的視覺興趣點(diǎn),其中所述用戶視覺興趣模型是預(yù)先依據(jù)用戶對圖集資源的歷史行為構(gòu)建的。
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