[发明专利]数据推荐方法及系统无效
| 申请号： | 201210525892.8 | 申请日： | 2012-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN103870452A | 公开（公告）日： | 2014-06-18 |
| 发明（设计）人： | 纪达麒;陈运文;刘作涛;辛颖伟;王文广;姚璐;邹溢 | 申请（专利权）人： | 盛乐信息技术（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 | 代理人： | 菅秀君 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种数据推荐方法及系统，所述方法包括：将所有用户的特征和第一待推荐数据的编号作为特征因子训练所有用户的权重因子；从第一待推荐数据中获取第二待推荐数据，并根据所述权重因子、请求推荐的用户的特征和第二待推荐数据的编号获取所述第二待推荐数据相对于请求推荐的用户的预测点击率；对所述预测点击率从大到小排序，获取预测点击率最大的前K个第二待推荐数据推荐至所述请求推荐的用户，其中K为正整数。本发明能够充分利用用户的特征和待推荐数据所携带的特征因子对新用户进行个性化推荐，而且特征因子比较容易扩展，可以根据新的特征因子快速训练出新的权重因子。 | ||
| 搜索关键词： | 数据 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种数据推荐方法，其特征在于，包括：将所有用户的特征和第一待推荐数据的编号作为特征因子训练所有用户的权重因子；从第一待推荐数据中获取第二待推荐数据，并根据所述权重因子、请求推荐的用户的特征和第二待推荐数据的编号获取所述第二待推荐数据相对于请求推荐的用户的预测点击率；对所述预测点击率从大到小排序，获取预测点击率最大的前K个第二待推荐数据推荐至所述请求推荐的用户，其中K为正整数。
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