[发明专利]用于推荐物品的方法和推荐系统

权利要求书

1.一种方法，用于向推荐系统的第一用户推荐多个物品之中的一个或多个物品，所述方法包括：

通过对各自从所述推荐系统的第二用户的先前用户事件得出的多个用户事件数据组中的每个应用权重因数来产生权重数据组，其中各个所述用户事件数据组包括所述第二用户的用户标识符、所述先前用户事件中所涉及的物品的物品标识符和关于所述先前用户事件的时间的时间信息，并且其中所述权重因数从相应的先前用户事件的时间信息得出；以及

基于使用所述权重数据组的算法来确定所推荐的所述一个或多个物品。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户事件数据组的权重因数从当前时间与相应的用户事件数据组的所述先前用户事件的时间之间的时间差得出。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述用户事件数据组的权重因数从所述当前时间和所述相应的用户事件数据组的所述先前用户事件的时间之间的时间差的指数函数得出。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述用户事件数据组的权重因数从所述当前时间和所述相应的用户事件数据组的所述先前用户事件的时间之间的时间差的线性函数得出。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户事件数据组的权重因数从相应的第二用户的先前用户事件的顺序得出。

6.根据前述的任一项权利要求所述的方法，所述方法还包括：

确定在所述推荐系统的用户之间和/或所述多个物品之中的物品之间的相似度，

基于所述相似度和基于所述权重数据组来确定一个或多个物品的推荐值。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，确定相似度包括基于所述权重数据组来确定相似度。

8.根据前述的任一项权利要求所述的方法，其中所述用户事件是购买事件。

9.根据前述的任一项权利要求所述的方法，所述方法还包括基于所述多个用户事件数据组来产生矩阵；以及对所述矩阵的一个或多个元应用权重因数。

10.一种推荐系统，包括：

处理器，用于

通过对各自从所述推荐系统的第二用户的先前用户事件得出的多个用户事件数据组中的每个应用权重因数来产生权重数据组，其中各个所述用户事件数据组包括所述第二用户的用户标识符、所述先前用户事件中所涉及的物品的物品标识符和关于所述先前用户事件的时间的时间信息，并且其中所述权重因数从相应的先前用户事件的时间信息得出；并且用于

基于使用所述权重数据组的算法来确定所推荐的一个或多个物品；以及

存储器，用于存储所述多个用户事件数据组。

11.根据权利要求10所述的推荐系统，其中，所述存储器被配置为存储所述权重数据组。

12.一种计算机程序，包括计算机程序指令，当计算机执行所述计算机程序指令时，使计算机进行包括以下操作的方法：

通过对各自从所述推荐系统的第二用户的先前用户事件得出的多个用户事件数据组中的每个应用权重因数来产生权重数据组，其中各个所述用户事件数据组包括所述第二用户的用户标识符、所述先前用户事件中所涉及的物品的物品标识符和关于所述先前用户事件的时间的时间信息，并且其中所述权重因数从相应的先前用户事件的时间信息得出；以及

基于使用所述权重数据组的算法来确定所推荐的一个或多个物品。

13.一种非易失性计算机可读介质，包括根据权利要求12所述的计算机程序。