[发明专利]资源的推荐信息推送方法及装置、电子设备

说明书

本发明涉及一种资源的推荐信息推送方法及装置、电子设备。本发明所述的资源的推荐信息推送方法包括步骤：获取统计周期内资源每天的关注量；根据资源每天的关注量和该资源该天的前一天的关注量获取资源每天的关注增量；根据统计周期内资源每天的关注增量大小，推送关注增量较大的资源的推荐信息。本发明所述的资源的推荐信息推送方法根据统计周期内资源每天的关注量与该天的前一天的关注量之间的差值即关注增量大小，向用户推送关注增量较大的资源的推荐信息，能够更准确的向用户推荐热门的资源，同时，在推荐持续热门的资源的同时，还能更多的推荐最近热门的资源。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种资源的推荐信息推送方法及装置、电子设备。

背景技术

基于热门的推荐的方法是一类典型的非个性化推荐，基于热门的推荐方法常见的实现方式有下述四种：单位时间的交互数、总交互数、评论数、时间排序。在工业界，大部分生产都会使用总交互数评判资源的热度，即统计资源一段时间内的总的交互数(点赞数、评论数、点击量等)，根据资源的交互数进行排序取前几位的最具热度的资源针对匿名或者长时间未登录的用户进行推荐以刺激流量或者注册，这种基于总交互数的热度排序方法包括一些缺陷，例如如果有资源在近期时间点开始因为一些因素(资源自身口碑增长、外部因素的刺激等)热度突然持续上升，则基于总交互数的统计排序方式势必会削弱这部分资源在推荐结果中的存在，纳入热度统计的时间越长，对这部分资源越不利；最后，由于马太效应带来的重复并集中的推荐会造成热门推荐的资源倾斜。

发明内容

基于此，本发明的目的在于，提供一种资源的推荐信息推送方法及装置、电子设备，其不但能推荐持续热门的资源，还能更多的推荐最近热门的资源。

根据本公开实施例的第一方面，本发明实施例提供了一种资源的推荐信息推送方法，所述方法包括步骤：

获取统计周期内资源每天的关注量；

根据资源每天的关注量和该资源该天的前一天的关注量获取资源每天的关注增量；

根据统计周期内资源每天的关注增量大小，推送关注增量较大的资源的推荐信息。

本发明所述的资源的推荐信息推送方法，根据统计周期内资源每天的关注量与该天的前一天的关注量之间的差值即关注增量大小，向用户推送关注增量较大的资源的推荐信息，能够更准确的向用户推荐热门的资源，同时，在推荐持续热门的资源的同时，还能更多的推荐最近热门的资源。

进一步地，根据统计周期内资源每天的关注增量大小，推送关注增量较大的资源的推荐信息，包括：

对统计周期内资源每天的关注增量求和，获取总关注增量，推送总关注增量较大的资源的推荐信息；

或者，

对统计周期内资源每天的关注增量求和，根据统计周期内该资源的上架天数获取该资源在上架期间每天的平均关注增量，推送平均关注增量较大的资源的推荐信息。

进一步地，对统计周期内资源每天的关注增量求和，包括：

对统计周期内资源每天的关注增量加权求和。

进一步地，对统计周期内资源每天的关注增量加权求和，包括：

将统计周期内资源每天的关注增量乘以预设的衰减函数后求和，离统计周期的起始时间越近，所述衰减函数值越小，从而降低时间较远的天数的权重，更准确的反应资源当前的热度。

进一步地，对统计周期内资源每天的关注增量加权求和，包括：

对统计周期内第一天至该天的关注增量进行加权计算，得到该天的加权增量，计算公式为：

v_d＝v_d-1+θ_d