[发明专利]一种基于内容及用户行为的文本类推荐方法和装置

摘要

本发明提供一种基于内容及用户行为的文本类推荐方法，该方法包括步骤：获取待分析的文档集合，对文档集合中的文档进行中文分词得到多个词项；对文档集合中的词项进行信息增益计算，按照信息增益量的大小排序筛选多个词项作为基准向量；根据基准向量，将文档集合中的文本转换为多维的空间向量模型；对空间向量模型进行TF‑IDF计算，得到文本向量矩阵；计算不同的文本向量矩阵之间的相似度，形成文档关系矩阵；分析用户行为数据，结合文档关系矩阵，形成推荐列表推荐给用户。该装置包括分词模块、IG计算模块、降维模块、TF‑IDF计算模块、相似度计算模块和推荐模块。该方法和装置，能够提升用户文本内容推荐的有效性。

主权项

一种基于内容及用户行为的文本类推荐方法，其特征在于，包括步骤：步骤A，获取待分析的文档集合，对所述文档集合中的文档进行中文分词得到多个词项；步骤B，对所述文档集合中的词项进行信息增益计算，按照信息增益量的大小排序筛选多个词项作为基准向量；步骤C，根据所述基准向量，将所述文档集合中的文本转换为多维的空间向量模型；步骤D，对所述空间向量模型进行计算，得到文本向量矩阵；步骤E，计算不同的文本向量矩阵之间的相似度，形成文档关系矩阵；步骤F，分析用户行为数据，结合所述文档关系矩阵，形成推荐列表推荐给用户。