[发明专利]自动更新用户兴趣模型方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体是一种自动更新用户兴趣模型方法及其装置。

背景技术

目前，人们常常利用搜索引擎输入关键字后搜索信息的方式来获取网络信息。但是，这种基于关键字查询的方式命中率低，且其难以满足不同目的、不同背景和不同时期的查询请求，无法自动调整以迎合每个用户的浏览兴趣以及为用户实时地自动推荐页面，从而不能迅速地为用户提供其所需要的服务。另一方面，随着推送信息的诞生，用户经常会收到不需要的垃圾推送消息，这种不区分用户兴趣的消息推送严重干扰了用户的生活，导致提供推送服务的商家也无法达到其使用推广服务的目的。

个性化服务技术能够有效地解决上述问题，其核心是匹配用户的需求，因此如何解决用户兴趣模型的建立和更新技术成为了个性化服务的关键。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种自动更新用户兴趣模型方法及装置，以为用户提供符合其兴趣的个性化服务。

本发明提出一种自动更新用户兴趣模型方法，包括：

根据当前的用户兴趣模型过滤推送消息并显示给用户；

获取用户浏览推送消息后的反馈数据，分析所述反馈数据后自动更新用户兴趣模型。

优选地，所述根据当前的用户兴趣模型过滤推送消息并显示给用户的步骤之前还包括：

接收用户输入的兴趣关键词和各个所述兴趣关键词的权重；

利用向量空间模型法将用户兴趣表示为向量，建立用户初始兴趣模型。

优选地，所述用户的反馈包括正反馈和负反馈，当用户反馈对推送消息有兴趣时为所述正反馈，当用户反馈对推送消息没有兴趣时为所述负反馈。

优选地，所述分析反馈数据后自动更新用户兴趣模型的步骤具体包括：

当用户的反馈为所述正反馈时，采用公式更新用户兴趣模型；

当用户的反馈为所述负反馈时，采用公式更新用户兴趣模型；

其中，为新的用户兴趣向量，为旧的用户兴趣向量，为反馈文档的向量表示，α为旧的用户兴趣向量权重，β为正反馈权重，γ为负反馈权重，且α+β＝1，α+γ＝1。

优选地，所述分析用户的反馈后自动更新用户兴趣模型的步骤之后还包括：

当用户离线时，利用获取到的所有反馈，利用预设的公式更新所述用户兴趣模型。

本发明还提出一种用于自动更新用户兴趣模型的装置，包括：

过滤模块，用于根据当前的用户兴趣模型过滤推送消息并显示给用户；

更新模块，用于接受用户浏览推送消息后的反馈，根据用户的反馈自动更新用户兴趣模型。

优选地，所述装置还包括：

输入模块，用于接收用户输入的兴趣关键词和各个所述兴趣关键词的权重；

构建模块，用于利用向量空间模型法将用户兴趣表示为向量，建立用户初始兴趣模型。

优选地，所述用户的反馈包括正反馈和负反馈，当用户反馈对推送消息有兴趣时为所述正反馈，当用户反馈对推送消息没有兴趣时为所述负反馈。

优选地，所述更新模块具体用于：

当用户的反馈为所述正反馈时，采用公式更新用户兴趣模型；

当用户的反馈为所述负反馈时，采用公式更新用户兴趣模型；

其中，为新的用户兴趣向量，为旧的用户兴趣向量，为反馈文档的向量表示，α为旧的用户兴趣向量权重，β为正反馈权重，γ为负反馈权重，且α+β＝1，α+γ＝1。

优选地，所述装置还包括离线更新模块，用于：

当用户离线时，利用获取到的所有反馈，利用预设的公式更新所述用户兴趣模型。

本发明提供的自动更新用户兴趣模型方法及装置，通过用户兴趣模型过滤掉非用户兴趣的消息，并根据用户的反馈自动地更新用户兴趣模型，从而为用户提供更好的个性化服务，提高搜索效率。

附图说明

图1为本发明提供的自动更新用户兴趣模型一实施例的流程示意图；

图2为本发明提供的自动更新用户兴趣模型另一实施例的流程示意图；

图3为本发明提供的用于自动更新用户兴趣模型的装置一实施例的结构示意图；

图4为本发明提供的用于自动更新用户兴趣模型的装置另一实施例中的结构示意图；

图5为本发明提供的用于自动更新用户兴趣模型的装置又一实施例中的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式