一種把離線算法在線進行計算的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種把離線算法在線進行計算的方法及裝置，屬于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，所述第一時間段為離當前最近且時長為預設時長的時間段；根據(jù)所述每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩陣；根據(jù)所述第一用戶興趣矩陣，對保存的第二用戶興趣矩陣進行修正，得到第三用戶興趣矩陣；根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和所述第三用戶興趣矩陣，計算出在線業(yè)務推薦矩陣。所述裝置包括：獲取模塊、構(gòu)建模塊、修正模塊和計算模塊。本發(fā)明能夠提高推薦業(yè)務信息的準確度。
【專利說明】一種把離線算法在線進行計算的方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)通信領(lǐng)域，特別涉及一種把離線算法在線進行計算的方法及裝 置。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前，用戶經(jīng)常在網(wǎng)絡上瀏覽不同類型的業(yè)務信息，如視頻、廣告和商品信息等， 服務器可以根據(jù)用戶過去瀏覽的業(yè)務信息，預測用戶當前可能感興趣的業(yè)務信息，并將預 測的業(yè)務信息推薦給用戶。
[0003] 服務器推薦業(yè)務信息的過程如下所示：
[0004] 服務器在離線的情況下，先獲取用戶離當前最近且時長為預設時長的時間段內(nèi)操 作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，該業(yè)務信息的對應的歷史記錄至少包括該業(yè)務信息的 標識，操作該業(yè)務信息的操作行為類型和操作該業(yè)務信息的操作時間。根據(jù)每個業(yè)務信息 對應的歷史記錄離線計算出該用戶的用戶興趣矩陣化_，用戶興趣矩陣&_的每一行對應業(yè) 務信息的一種屬性因子，每一列對應一種操作行為，用戶興趣矩陣中的元素表示該 用戶對屬性因子i發(fā)生操作行為j的興趣值，并保存在離線情況下計算得到的用戶的用戶 興趣矩陣&_。然后服務器每隔預設時長的時間，按上述方法離線計算該用戶的用戶興趣矩 陣，并將保存的用戶興趣矩陣更新為新計算的用戶興趣矩陣。
[0005] 當需要推薦業(yè)務信息給該用戶時，獲取預設的業(yè)務信息矩陣AM?，業(yè)務信息矩陣 amh<k的每一行對應一個業(yè)務信息，每一列對應業(yè)務信息的一種屬性因子，業(yè)務信息矩陣amh<k 中的元素表示屬性因子j在業(yè)務信息i中的權(quán)重。根據(jù)獲取的業(yè)務信息矩陣和保存 的離線計算得到的該用戶的用戶興趣矩陣，計算出離線業(yè)務推薦矩陣W_，離線業(yè)務推 薦矩陣W_的每一行對應一個業(yè)務信息，每一列對應一種操作行為，離線業(yè)務推薦矩陣 中的元素表示該用戶對業(yè)務信息i發(fā)生操作行為j的興趣程度。根據(jù)離線業(yè)務推薦矩 陣WMW獲取用戶發(fā)生操作行為的興趣程度最大的幾個業(yè)務信息，將獲取的業(yè)務信息作為用 戶當前可能感興趣的業(yè)務信息并推薦給用戶。
[0006] 在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在如下問題：
[0007] 服務器每隔預設時長的時間更新一次該用戶的用戶興趣矩陣，預設時長往往為半 個月或一個月等。而用戶對業(yè)務信息的感興趣程度是時刻變化的，如此根據(jù)用戶興趣矩陣 得到的離線業(yè)務推薦矩陣中包括的興趣程度較大的業(yè)務信息可能不是當前用戶所感興趣 的業(yè)務信息，從而降低了推薦業(yè)務信息的準確度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 為了提高推薦業(yè)務信息的準確度，本發(fā)明提供了一種把離線算法在線進行計算的 方法及裝置。所述技術(shù)方案如下：
[0009] -種把離線算法在線進行計算的方法，所述方法包括：
[0010] 獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，所述第一時間段 為離當前最近且時長為預設時長的時間段；
[0011] 根據(jù)所述每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩陣；
[0012] 根據(jù)所述第一用戶興趣矩陣，對保存離線計算得到的第二用戶興趣矩陣進行修 正，得到第三用戶興趣矩陣；
[0013] 根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和所述第三用戶興趣矩陣，計算出在線業(yè)務推薦矩陣。
[0014] 一種把離線算法在線進行計算的裝置，所述裝置包括：
[0015] 獲取模塊，用于獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄， 所述第一時間段為離當前最近且時長為預設時長的時間段；
[0016] 構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩 陣；
[0017] 修正模塊，用于根據(jù)所述第一用戶興趣矩陣，對保存離線計算得到的第二用戶興 趣矩陣進行修正，得到第三用戶興趣矩陣；
[0018] 計算模塊，用于根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和所述第三用戶興趣矩陣，計算出在線 業(yè)務推薦矩陣。
[0019] 在本發(fā)明實施例中，獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記 錄，第一時間段為離當前最近且時長為預設時長的時間段；根據(jù)每個業(yè)務信息對應的歷史 記錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩陣；根據(jù)第一用戶興趣矩陣，對保存離線計算得到的第二用戶興 趣矩陣進行修正，得到第三用戶興趣矩陣；根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和第三用戶興趣矩陣， 計算出在線業(yè)務推薦矩陣。由于根據(jù)用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史 記錄，構(gòu)建了第一用戶興趣矩陣，并利用第一用戶興趣矩陣，對保存離線計算得到的第二用 戶興趣矩陣進行修正，得到第三用戶興趣矩陣，如此根據(jù)第三用戶興趣矩陣得到的在線業(yè) 務推薦矩陣中包括的興趣程度較大的業(yè)務信息更貼近用戶當前感興趣的業(yè)務信息，從而提 高了推薦業(yè)務信息的準確度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0020] 圖1是本發(fā)明實施例1提供的一種把離線算法在線進行計算的流程圖；
[0021] 圖2是本發(fā)明實施例2提供的一種把離線算法在線進行計算的流程圖；
[0022] 圖3是本發(fā)明實施例3提供的一種把離線算法在線進行計算的裝置結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實施方式】
[0023] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方 式作進一步地詳細描述。
[0024] 實施例1
[0025] 參見圖1，本發(fā)明實施例提供了一種把離線算法在線進行計算的方法，包括：
[0026] 步驟101 :獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，第一 時間段為離當前最近且時長為預設時長的時間段；
[0027] 步驟102 :根據(jù)每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩陣；
[0028] 步驟103 :根據(jù)第一用戶興趣矩陣，對保存離線計算得到的第二用戶興趣矩陣進 行修正，得到第三用戶興趣矩陣；
[0029] 步驟104 :根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和第三用戶興趣矩陣，計算出在線業(yè)務推薦 矩陣。
[0030] 優(yōu)選地，獲取該用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，包 括：
[0031] 從該用戶的歷史記錄文件中獲取操作時間在第一時間段內(nèi)的業(yè)務信息對應的歷 史記錄；
[0032] 如果獲取的業(yè)務信息對應的歷史記錄的數(shù)目大于預設個數(shù)，則從獲取的業(yè)務信息 對應的歷史記錄中獲取操作時間離當前最近的預設個數(shù)個業(yè)務信息對應的歷史記錄。
[0033] 進一步地，獲取該用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，還 包括：
[0034] 如果獲取的業(yè)務信息對應的歷史記錄的數(shù)目小于或等于預設個數(shù)，則選擇獲取的 每個業(yè)務信息對應的歷史記錄。
[0035] 優(yōu)選地，根據(jù)每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩陣，包括：
[0036] 根據(jù)每個業(yè)務信息對應的歷史記錄構(gòu)建業(yè)務行為矩陣，業(yè)務行為矩陣的每一行對 應一個業(yè)務信息，每一列對應一種操作行為，業(yè)務行為矩陣中的元素表示該用戶對業(yè)務信 息發(fā)生操作行為的次數(shù)；
[0037] 從預設的業(yè)務信息矩陣中獲取每個業(yè)務信息對應的一行記錄并組成第一業(yè)務信 息矩陣；
[0038] 根據(jù)業(yè)務行為矩陣和第一業(yè)務信息矩陣，獲取第一用戶興趣矩陣。
[0039] 優(yōu)選地，根據(jù)業(yè)務行為矩陣和第一業(yè)務信息矩陣，獲取第一用戶興趣矩陣，包括：
[0040] 根據(jù)每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，分別計算每個業(yè)務信息對應的時間相關(guān)系 數(shù)；
[0041] 在第一業(yè)務信息矩陣中將每個業(yè)務信息對應的一行記錄分別與每個業(yè)務信息對 應的時間相關(guān)系數(shù)相乘，得到第二業(yè)務信息矩陣；
[0042] 根據(jù)第二業(yè)務信息矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣和業(yè)務行為矩陣，計算第一用戶興趣矩陣。
[0043] 優(yōu)選地，根據(jù)第二業(yè)務信息矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣和業(yè)務行為矩陣，計算第一用戶興趣 矩陣，包括：
[0044] 根據(jù)第二業(yè)務信息矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣和業(yè)務行為矩陣，按如下所示的公式（1 )，計算 第一用戶興趣矩陣；
[0045] BU: (Rm)t*Fx*n……（1)
[0046] 在公式（1)中，為第一用戶興趣矩陣，第一用戶興趣矩陣的行數(shù)為K以及 列數(shù)為N ; (RM) τ為第二業(yè)務興趣矩陣RM的轉(zhuǎn)置矩陣，第二業(yè)務興趣矩陣RM的行數(shù)為X 以及列數(shù)為K ;FXW為業(yè)務行為矩陣，業(yè)務行為矩陣Fxw的行數(shù)為X以及列數(shù)為N。
[0047] 優(yōu)選地，根據(jù)第一用戶興趣矩陣，對保存的離線計算得到的第二用戶興趣矩陣進 行修正，得到第三用戶興趣矩陣，包括：
[0048] 根據(jù)第一用戶興趣矩陣和第二用戶矩陣，按如下所示的公式（2)，計算第三用戶興 趣矩陣；
[0049] ……（2)
[0050] 在公式（2)中，B2M為第三用戶興趣矩陣，第三用戶興趣矩陣B2M的行數(shù)為K以及 列數(shù)為N ;BKW為第二用戶興趣矩陣，第二用戶興趣矩陣BKW的行數(shù)為K以及列數(shù)為N。
[0051] 優(yōu)選地，根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和第三用戶興趣矩陣，計算出在線業(yè)務推薦矩 陣，包括：
[0052] 確定預設的業(yè)務信息矩陣包括的列數(shù)，構(gòu)建一個對角矩陣，對角矩陣的行數(shù)和列 數(shù)與確定的列數(shù)相等，以及對角矩陣中的對角線上的元素都為預設數(shù)值；
[0053] 根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣、對角矩陣和第三用戶興趣矩陣，計算在線業(yè)務推薦矩 陣。
[0054] 優(yōu)選地，根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣、對角矩陣和第三用戶興趣矩陣，計算在線業(yè)務 推薦矩陣，包括：
[0055] 根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣、對角矩陣和第三用戶興趣矩陣，按照如下所示的公式 (3)，計算在線業(yè)務推薦矩陣；
[0056] Wm*n=Am*k*Cm*B 2k*n……（3)
[0057] 在公式（3)中，W_為在線業(yè)務推薦矩陣，在線業(yè)務推薦矩陣W_的行數(shù)為Μ以及 列數(shù)為Ν ;Αμη<κ為業(yè)務信息矩陣，業(yè)務信息矩陣ΑΜΗ<Κ的行數(shù)為Μ以及列數(shù)為K ;CM為對角矩 陣，對角矩陣CM的行數(shù)和列數(shù)都為K。
[0058] 進一步地，該方法還包括：
[0059] 對于在線業(yè)務推薦矩陣中包括的每個業(yè)務信息對應的一行記錄，根據(jù)記錄中包括 的該用戶對業(yè)務信息發(fā)生每種操作行為的興趣程度和每種操作行為對應的權(quán)重系數(shù)，計算 出該用戶對業(yè)務信息發(fā)生操作行為的總興趣程度。
[0060] 在本發(fā)明實施例中，獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記 錄，第一時間段為離當前最近且時長為預設時長的時間段；根據(jù)每個業(yè)務信息對應的歷史 記錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩陣；根據(jù)第一用戶興趣矩陣，對保存離線計算得到的第二用戶興 趣矩陣進行修正，得到第三用戶興趣矩陣；根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和第三用戶興趣矩陣， 計算出在線業(yè)務推薦矩陣。由于根據(jù)用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史 記錄，構(gòu)建了第一用戶興趣矩陣，并利用第一用戶興趣矩陣，對保存離線計算得到的第二用 戶興趣矩陣進行修正，得到第三用戶興趣矩陣，如此根據(jù)第三用戶興趣矩陣得到的在線業(yè) 務推薦矩陣中包括的興趣程度較大的業(yè)務信息更貼近用戶當前感興趣的業(yè)務信息，從而提 高了推薦業(yè)務信息的準確度。
[0061] 實施例2
[0062] 本發(fā)明實施例提供了一種把離線算法在線進行計算的方法。
[0063] 當服務器需要推薦業(yè)務信息給用戶時，服務器根據(jù)通過本發(fā)明實施例提供的方法 獲取在線業(yè)務推薦矩陣，然后再根據(jù)在線業(yè)務推薦矩陣推薦業(yè)務信息給用戶。
[0064] 參見圖2,該方法具體包括：
[0065] 步驟201 :獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，第一 時間段為離當前最近且時長為預設時長的時間段；
[0066] 其中，業(yè)務信息可以為視頻、廣告或商品信息等不同信息類型的信息，在此就不 一一舉例。當用戶操作一個業(yè)務信息時，例如，當用戶觀看、點擊或收藏一個業(yè)務信息時，月艮 務器會將該業(yè)務信息的標識、該用戶操作該業(yè)務信息的操作行為類型和操作該業(yè)務信息的 操作時間組成一條歷史記錄，并將該條歷史記錄保存在該用戶的歷史記錄文件中。操作行 為類型包括觀看、點擊或收藏等。預設時長可以為半個小時、十分鐘或兩分鐘等。
[0067] 本步驟具體為，從該用戶的歷史記錄文件中獲取操作時間在第一時間段內(nèi)的業(yè)務 信息對應的歷史記錄；如果獲取的業(yè)務信息對應的歷史記錄的數(shù)目大于預設個數(shù)，則從獲 取的業(yè)務信息對應的歷史記錄中選擇操作時間離當前最近的預設個數(shù)個業(yè)務信息對應的 歷史記錄；例如，預設個數(shù)可以為15、20或30等數(shù)值，假設，獲取的業(yè)務信息對應的歷史記 錄的數(shù)目為30,且預設個數(shù)為20,從獲取的30個業(yè)務信息對應的歷史記錄中選擇操作時間 離當前最近的20個業(yè)務信息對應的歷史記錄。如果獲取的業(yè)務信息對應的歷史記錄的數(shù) 目小于或等于預設個數(shù)，則選擇獲取的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，假設，獲取的業(yè)務信 息對應的歷史記錄的數(shù)目為15,且預設個數(shù)為20,選擇獲取的15個業(yè)務信息對應的歷史記 錄。
[0068] 步驟202 :根據(jù)每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，構(gòu)建業(yè)務行為矩陣；
[0069] 其中，對于每個業(yè)務信息，根據(jù)該業(yè)務信息的歷史記錄，計算出用戶對該業(yè)務信息 發(fā)生每種操作行為的次數(shù)，將用戶對該業(yè)務信息發(fā)生每種操作行為的次數(shù)組成該業(yè)務信息 對應的一行記錄，按上述方式得到每個業(yè)務信息對應的一行記錄，并將每個業(yè)務信息對應 的一行記錄組成業(yè)務行為矩陣Fxw，且組成的業(yè)務行為矩陣F M如下所示。
[0070] 業(yè)務行為矩陣Fxw的每一行對應一個業(yè)務信息，每一列對應一種操作行為，X為業(yè) 務行為矩陣F xw包括的行數(shù)且與獲取的業(yè)務信息的數(shù)目相等,N為業(yè)務行為矩陣Fxw包括的 列數(shù)且與操作行為的數(shù)目相等，業(yè)務行為矩陣中F M的元素表示用戶對業(yè)務信息i發(fā)生 操作行為j的次數(shù)。例如，如下所示的業(yè)務行為矩陣Fxw，業(yè)務行為矩陣F xw的第一行對應 業(yè)務信息1，第二行對應業(yè)務信息2,……，第X行對應業(yè)務信息X，業(yè)務行為矩陣FM的第 一列對應操作行為1,第二列對應操作行為2,......，第N列對應操作行為N,業(yè)務行為矩陣 FM的元素 Fn表示用戶對業(yè)務信息1發(fā)生操作行為1的次數(shù)，元素 F12表示用戶對業(yè)務信息 1發(fā)生操作行為2的次數(shù)，……，元素 FXN表示用戶對業(yè)務信息X發(fā)生操作行為N的次數(shù)。
[0071]

【權(quán)利要求】
1. 一種把離線算法在線進行計算的方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，所述第一時間段為離 當前最近且時長為預設時長的時間段； 根據(jù)所述每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩陣； 根據(jù)所述第一用戶興趣矩陣，對保存的離線計算得到的第二用戶興趣矩陣進行修正， 得到第三用戶興趣矩陣； 根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和所述第三用戶興趣矩陣，計算出在線業(yè)務推薦矩陣。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個 業(yè)務信息對應的歷史記錄，包括： 從所述用戶的歷史記錄文件中獲取操作時間在第一時間段內(nèi)的業(yè)務信息對應的歷史 記錄； 如果所述獲取的業(yè)務信息對應的歷史記錄的數(shù)目大于預設個數(shù)，則從所述獲取的業(yè)務 信息對應的歷史記錄中獲取操作時間離當前最近的預設個數(shù)個業(yè)務信息對應的歷史記錄。
3. 如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括： 如果所述獲取的業(yè)務信息對應的歷史記錄的數(shù)目小于或等于預設個數(shù)，則選擇獲取的 每個業(yè)務信息對應的歷史記錄。
4. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述每個業(yè)務信息對應的歷史記 錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩陣，包括： 根據(jù)每個業(yè)務信息對應的歷史記錄構(gòu)建業(yè)務行為矩陣，所述業(yè)務行為矩陣的每一行對 應一個業(yè)務信息，每一列對應一種操作行為，所述業(yè)務行為矩陣中的元素表示所述用戶對 業(yè)務信息發(fā)生操作行為的次數(shù)； 從預設的業(yè)務信息矩陣中獲取所述每個業(yè)務信息對應的一行記錄并組成第一業(yè)務信 息矩陣； 根據(jù)所述業(yè)務行為矩陣和所述第一業(yè)務信息矩陣，獲取第一用戶興趣矩陣。
5. 如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述業(yè)務行為矩陣和所述第一業(yè) 務信息矩陣，獲取第一用戶興趣矩陣，包括： 根據(jù)所述每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，分別計算所述每個業(yè)務信息對應的時間相關(guān) 系數(shù)； 在所述第一業(yè)務信息矩陣中將所述每個業(yè)務信息對應的一行記錄分別與所述每個業(yè) 務信息對應的時間相關(guān)系數(shù)相乘，得到第二業(yè)務信息矩陣； 根據(jù)所述第二業(yè)務信息矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣和所述業(yè)務行為矩陣，計算第一用戶興趣矩 陣。
6. 如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第二業(yè)務信息矩陣的轉(zhuǎn)置矩 陣和所述業(yè)務行為矩陣，計算第一用戶興趣矩陣，包括： 根據(jù)所述第二業(yè)務信息矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣和所述業(yè)務行為矩陣，按如下所示的公式（1 )， 計算所述第一用戶興趣矩陣； B1腳=(RX*K)T*FX? ⑴ 在公式（1)中，B1^為所述第一用戶興趣矩陣，所述第一用戶興趣矩陣B1^的行數(shù)為 K以及列數(shù)為N ; (RM) τ為所述第二業(yè)務興趣矩陣RM的轉(zhuǎn)置矩陣，所述第二業(yè)務興趣矩陣 Rx?的行數(shù)為X以及列數(shù)為K ;FXW為所述業(yè)務行為矩陣，所述業(yè)務行為矩陣Fxw的行數(shù)為X 以及列數(shù)為N。
7. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一用戶興趣矩陣，對保存的 離線計算得到的第二用戶興趣矩陣進行修正，得到第三用戶興趣矩陣，包括： 根據(jù)所述第一用戶興趣矩陣和所述第二用戶矩陣，按如下所示的公式（2)，計算所述第 三用戶興趣矩陣； Β κ*Ν-Βκ*ν+Β κ*Ν...... (2) 在公式（2)中，Β2Μ為所述第三用戶興趣矩陣，所述第三用戶興趣矩陣Β2Μ的行數(shù)為Κ 以及列數(shù)為Ν ;ΒΜ為所述第二用戶興趣矩陣，所述第二用戶興趣矩陣ΒΜ的行數(shù)為Κ以及 列數(shù)為Ν。
8. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和所述第三 用戶興趣矩陣，計算出在線業(yè)務推薦矩陣，包括： 確定所述預設的業(yè)務信息矩陣包括的列數(shù)，構(gòu)建一個對角矩陣，所述對角矩陣的行數(shù) 和列數(shù)與所述確定的列數(shù)相等，以及所述對角矩陣中的對角線上的元素都為預設數(shù)值； 根據(jù)所述預設的業(yè)務信息矩陣、所述對角矩陣和所述第三用戶興趣矩陣，計算所述在 線業(yè)務推薦矩陣。
9. 如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述預設的業(yè)務信息矩陣、所述對 角矩陣和所述第三用戶興趣矩陣，計算所述在線業(yè)務推薦矩陣，包括： 根據(jù)所述預設的業(yè)務信息矩陣、所述對角矩陣和所述第三用戶興趣矩陣，按照如下所 示的公式（3)，計算所述在線業(yè)務推薦矩陣； WM*N-AM*K*CK* K*B Κ*Ν...... (3) 在公式（3)中，WMW為所述在線業(yè)務推薦矩陣，所述在線業(yè)務推薦矩陣1_的行數(shù)為Μ 以及列數(shù)為Ν ;ΑΜ?為所述業(yè)務信息矩陣，所述業(yè)務信息矩陣ΑΜ?的行數(shù)為Μ以及列數(shù)為Κ ; CM為所述對角矩陣，所述對角矩陣CM的行數(shù)和列數(shù)都為Κ。
10. 如權(quán)利要求1至9任一項權(quán)利要求所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預設的業(yè)務 信息矩陣和所述第三用戶興趣矩陣，計算出在線業(yè)務推薦矩陣之后，還包括： 對于所述在線業(yè)務推薦矩陣中包括的每個業(yè)務信息對應的一行記錄，根據(jù)所述記錄中 包括的所述用戶對所述業(yè)務信息發(fā)生每種操作行為的興趣程度和所述每種操作行為對應 的權(quán)重系數(shù)，計算出所述用戶對所述業(yè)務信息發(fā)生操作行為的總興趣程度。
11. 一種把離線算法在線進行計算的裝置，其特征在于，所述裝置包括： 獲取模塊，用于獲取用戶在第一時間段內(nèi)操作的每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，所述 第一時間段為離當前最近且時長為預設時長的時間段； 構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，構(gòu)建第一用戶興趣矩陣； 修正模塊，用于根據(jù)所述第一用戶興趣矩陣，對保存的離線計算得到的第二用戶興趣 矩陣進行修正，得到第三用戶興趣矩陣； 計算模塊，用于根據(jù)預設的業(yè)務信息矩陣和所述第三用戶興趣矩陣，計算出在線業(yè)務 推薦矩陣。
12. 如權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括： 第一獲取單元，用于從所述用戶的歷史記錄文件中獲取操作時間在第一時間段內(nèi)的業(yè) 務信息對應的歷史記錄； 第二獲取單元，用于如果所述獲取的業(yè)務信息對應的歷史記錄的數(shù)目大于預設個數(shù)， 則從所述獲取的業(yè)務信息對應的歷史記錄中獲取操作時間離當前最近的預設個數(shù)個業(yè)務 信息對應的歷史記錄。
13. 如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊，還用于如果所述獲取的業(yè) 務信息對應的歷史記錄的數(shù)目小于或等于預設個數(shù)，則選擇獲取的每個業(yè)務信息對應的歷 史記錄。
14. 如權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述構(gòu)建模塊包括： 第一構(gòu)建單元，用于根據(jù)每個業(yè)務信息對應的歷史記錄構(gòu)建業(yè)務行為矩陣，所述業(yè)務 行為矩陣的每一行對應一個業(yè)務信息，每一列對應一種操作行為，所述業(yè)務行為矩陣中的 元素表示所述用戶對業(yè)務信息發(fā)生操作行為的次數(shù)； 獲取組成單元，用于從預設的業(yè)務信息矩陣中獲取所述每個業(yè)務信息對應的一行記錄 并組成第一業(yè)務信息矩陣； 第三獲取單元，用于根據(jù)所述業(yè)務行為矩陣和所述第一業(yè)務信息矩陣，獲取第一用戶 興趣矩陣。
15. 如權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，所述第三獲取單元包括： 第一計算子單元，用于根據(jù)所述每個業(yè)務信息對應的歷史記錄，分別計算所述每個業(yè) 務信息對應的時間相關(guān)系數(shù)； 第二計算子單元，用于在所述第一業(yè)務信息矩陣中將所述每個業(yè)務信息對應的一行記 錄分別與所述每個業(yè)務信息對應的時間相關(guān)系數(shù)相乘，得到第二業(yè)務信息矩陣； 第三計算子單元，用于根據(jù)所述第二業(yè)務信息矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣和所述業(yè)務行為矩陣， 計算第一用戶興趣矩陣。
16. 如權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于， 所述第三計算子單元具體用于根據(jù)所述第二業(yè)務信息矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣和所述業(yè)務行 為矩陣，按如下所示的公式（1 )，計算所述第一用戶興趣矩陣； B1腳=(RX*K)T*FX?......⑴ 在公式（1)中，B1^為所述第一用戶興趣矩陣，所述第一用戶興趣矩陣B1^的行數(shù)為 K以及列數(shù)為N ; (RM) τ為所述第二業(yè)務興趣矩陣RM的轉(zhuǎn)置矩陣，所述第二業(yè)務興趣矩陣 Rx?的行數(shù)為X以及列數(shù)為K ;FXW為所述業(yè)務行為矩陣，所述業(yè)務行為矩陣Fxw的行數(shù)為X 以及列數(shù)為N。
17. 如權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述修正模塊，包括： 第一計算單元，用于根據(jù)所述第一用戶興趣矩陣和所述第二用戶矩陣，按如下所示的 公式（2)，計算所述第三用戶興趣矩陣； Β κ*Ν-Βκ*ν+Β κ*Ν...... (2) 在公式（2)中，Β2Μ為所述第三用戶興趣矩陣，所述第三用戶興趣矩陣Β2Μ的行數(shù)為Κ 以及列數(shù)為Ν ;ΒΜ為所述第二用戶興趣矩陣，所述第二用戶興趣矩陣ΒΜ的行數(shù)為Κ以及 列數(shù)為Ν。
18. 如權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊，包括： 第二構(gòu)建單元，用于確定所述預設的業(yè)務信息矩陣包括的列數(shù)，構(gòu)建一個對角矩陣，所 述對角矩陣的行數(shù)和列數(shù)與所述確定的列數(shù)相等，以及所述對角矩陣中的對角線上的元素 都為預設數(shù)值； 第二計算單元，用于根據(jù)所述預設的業(yè)務信息矩陣、所述對角矩陣和所述第三用戶興 趣矩陣，計算所述在線業(yè)務推薦矩陣。
19. 如權(quán)利要求18所述的裝置，其特征在于，所述第二計算單元，包括： 第四計算子單元，用于根據(jù)根據(jù)所述預設的業(yè)務信息矩陣、所述對角矩陣和所述第三 用戶興趣矩陣，按照如下所示的公式（3)，計算所述在線業(yè)務推薦矩陣； WM*N-AM*K*CK* K*B K*N...... (3) 在公式（3)中，WMW為所述在線業(yè)務推薦矩陣，所述在線業(yè)務推薦矩陣1_的行數(shù)為Μ 以及列數(shù)為Ν ;ΑΜ?為所述業(yè)務信息矩陣，所述業(yè)務信息矩陣ΑΜ?的行數(shù)為Μ以及列數(shù)為Κ ; CM為所述對角矩陣，所述對角矩陣CM的行數(shù)和列數(shù)都為Κ。
20. 如權(quán)利要求11至19任一項權(quán)利要求所述的裝置，其特征在于，所述裝置，還用于對 于所述在線業(yè)務推薦矩陣中包括的每個業(yè)務信息對應的一行記錄，根據(jù)所述記錄中包括的 所述用戶對所述業(yè)務信息發(fā)生每種操作行為的興趣程度和所述每種操作行為對應的權(quán)重 系數(shù)，計算出所述用戶對所述業(yè)務信息發(fā)生操作行為的總興趣程度。
【文檔編號】G06F17/30GK104090892SQ201310688366
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2013年12月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月16日
【發(fā)明者】羅如海 申請人:深圳市騰訊計算機系統(tǒng)有限公司