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一种基于用户历史行为交互分析的推荐推送方法

一种基于用户历史行为交互分析的推荐推送方法

本发明涉及一种基于用户历史行为交互分析的推荐推送方法。解决现有技术中数据平台无法给到用户精准且定制个性化信息服务需求的问题。方法步骤包括:预先设定用户的行为和喜好的物品并进行权重分配;实时采集用户的行为记录信息,分类后进行储存;根据用户权重最高的历史行为建立喜好矩阵,并根据这些数据包含的物品信息分别与用户、数据建立用户因子矩阵、物品因子矩阵;进行奇异值分解获得相似矩阵,将相似矩阵与喜好矩阵进行对比,选取其中未喜欢且分值高的物品推荐给对应的用户。本发明的优点是将用户与用户、数据与数据进行相关联结合,形成高精度的关系量化指标。且本发明方法是一个不断学习和提升的过程。

附图1是本发明一种流程示意图。

Description

背景技术

用户因子矩阵P用二维图表表示如下:

本发明涉及一种网络推送技术领域,尤其是涉及一种数据与用户结合、不断学习提升的基于用户历史行为交互分析的推荐推送方法。

Description

,其中行:表示用户,列:表示数据。

具体实施方式

以喜欢的操作为例,用户在使用过程中若对某一内容点击了喜欢,则根据用户的操作将其分类为预先设定里的喜欢行为,同时将该行为操作的内容数据一起进行储存。