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申请/专利权人：南京林业大学

摘要：本发明属于新闻内容推荐技术领域，具体公开提供的一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，该方法包括：收集目标用户的注册信息和访问信息；对目标用户进行分类，并进行类别标记；从预设的基准推荐模型库中选择目标用户匹配的基准推荐模型；对基准推荐模型进行修正；构建目标用户画像；分析目标用户的兴趣动态，设置目标用户画像的监控调整频率；将目标用户画像、目标用户画像的监控调整频率和目标推荐模型上传至新闻推送平台。本发明规避了当前两种固定推荐模型存在各项问题，确保了新领域内容推荐设置的合理性以及推荐内容的针对性，同时通过设置监控调整频率能够便于及时调整推荐内容，保持与用户兴趣的一致性。

主权项：1.一种基于多维特征分析的新闻内容推荐方法，其特征在于：该方法包括：收集目标用户的注册信息和访问信息；根据目标用户的注册信息和访问信息，对所述目标用户进行分类，并进行类别标记；根据目标用户的类别标记，从预设的基准推荐模型库中选择该目标用户匹配的基准推荐模型；根据目标用户的访问信息，对基准推荐模型进行修正，将修正后的基准推荐模型作为目标用户的目标推荐模型；从目标用户的注册信息中截选出个人信息，将个人信息、类别标签和目标推荐模型进行关联，形成目标用户画像；分析目标用户的兴趣动态，设置目标用户画像的监控调整频率；将目标用户画像、目标用户画像的监控调整频率和目标推荐模型上传至新闻推送平台；所述对所述目标用户进行分类，包括：基于预先设置的各类别对应的注册时长区间，将各类别按照其注册时长由小至大进行排序，并依次记为类别A、类别B和类别C；从目标用户的注册信息中提取注册时长；若目标用户的注册时长位于某类别的注册时长区间内，则将该类别作为目标用户的类别；若目标用户的注册时长位于某类别注册时长区间与其他另一类别的注册时长区间的交集位置处，将该两类别组成判断类别组，判断目标用户的类别倾向，进而将倾向类别作为目标用户的类别；所述判断目标用户的类别倾向，包括：从所述访问信息中提取各记录访问日期，统计目标用户的访问持续度；从所述访问信息中提取各记录访问日期下浏览记录日志和互动日志，统计目标用户的有效参与度；设置访问持续度和有效参与度的权重，对目标用户的访问持续度和有效参与度进行加权求和计算，将计算结果作为活跃指标值；将所述活跃指标值与设定的各活跃等级对应的活跃指标值区间进行匹配对比，将匹配的活跃等级作为目标活跃等级，所述活跃等级为低级、中级和高级中的一个；若判断类别组中各类别为类别A和类别B，将判断类别组进行Ⅰ类标注，若各类别为类别B和类别C，将判断类别组进行Ⅱ类标注；当判断类别组标注为Ⅰ类时，若目标活跃等级为低级，将类别A作为目标用户的倾向类别，若目标活跃等级为中级或者高级，将类别B作为目标用户的倾向类别；当判断类别组标注为Ⅱ类时，若目标用户活跃等级为低级，将类别C作为目标用户的倾向类别，若目标活跃等级为中级或者高级，将类别B作为目标用户的倾向类别；所述对基准推荐模型进行修正，包括：从所述浏览记录日志中提取各浏览新闻的标记来源，所述标记来源包括检索、热门榜单和相似推荐；将各记录访问日期下各浏览新闻的标记来源进行整合，得到各累计浏览新闻的标记来源；对比各累计浏览新闻的标记来源，统计标记来源为热门榜单和相似推荐的累计浏览新闻数目，并分别与累计浏览新闻数目进行作比，将比值分别记为热门采纳比和推荐采纳比；从目标用户的基准推荐模型中定位出新颖推荐和相似推荐的设置基准权重，分别记为权重1和权重2；判断调整权重，并确认调整权重的调整值，基于调整权重的调整值对基准推荐模型中对应的权重进行更正；所述判断调整权重，并确认调整权重的调整值，具体包括：将权重1与预先设置的各采纳比对应的新颖推荐权重进行匹配对比，将匹配的采纳比作为参照热门采纳比，记为，按照的设置方式同理设置参照推荐采纳比；将作为条件1，为设定的参照采纳比偏差，将作为条件2；若条件1成立，将权重1作为调整权重，将预先设置的对应的新颖推荐权重作为调整值；若条件2成立，将权重2作为调整权重，按照条件1成立下调整值的确认方式同理确认得到条件2成立下的调整值。

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