[发明专利]智能商业资讯的推荐方法和系统

权利要求书

1.一种信息推荐方法，该方法包括：

特征选择步骤：分别选取第一用户的用户特征和待推荐的信息的内容特征；

标准化处理步骤：分别对所述用户特征和所述内容特征进行数据标准化处理；

数据分词步骤：对标准化处理后的所述用户特征和所述内容特征进行过滤；

特征提取步骤：分别提取过滤后的所述用户特征和所述内容特征的标签；和

相似度计算步骤：基于所述标签生成词向量，计算所述用户特征的词向量和所述内容特征的词向量之间的相似度，根据所述相似度对信息排序并将所述信息推荐给所述第一用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述相似度计算步骤后，该方法还包括策略优化步骤：根据所述第一用户对推荐的信息的反馈，调整排序结果和推荐策略。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述特征选择步骤之前，该方法还包括待推荐信息选择步骤：挖掘与第一用户相关联的第二用户，基于所述第二用户的行为数据得到待推荐的信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述待推荐信息选择步骤中，所述与第一用户相关联的第二用户包括：存在于第一用户的通讯录中并且在社交平台上注册的用户以及该用户的好友关系链中的用户。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二用户的行为数据包括以下数据中的一个或多个：社交行为数据、人脉关注数据、搜索内容、浏览的信息、阅读的信息和关注的信息。

6.一种信息推荐系统，包括：

特征选择模块，其配置成用于分别选取第一用户的用户特征和待推荐的信息的内容特征；

标准化处理模块，其配置成用于分别对所述用户特征和所述内容特征进行数据标准化处理；

数据分词模块，其配置成用于对标准化处理后的所述用户特征和所述内容特征进行过滤；

特征提取模块，其配置成用于分别提取过滤后的所述用户特征和所述内容特征的标签；和

相似度计算模块，其配置成用于基于所述标签生成词向量，计算所述用户特征的词向量和所述内容特征的词向量之间的相似度，根据所述相似度对信息排序并将所述信息推荐给所述第一用户。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，该系统还包括策略优化模块，其配置成用根据所述第一用户对推荐的信息的反馈，调整排序结果和推荐策略。

8.一种计算设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，优选为非易失性可读存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，当所述计算机可读代码由计算设备执行时，导致所述计算设备执行权利要求1至5中任一项所述的方法。