[发明专利]静态和动态推荐理由自动结合的推荐系统及方法

说明书

本发明公开了一种静态和动态推荐理由自动结合的推荐系统及方法，系统包括：内容信息库建立模组，用于对当前用户正浏览的内容生成推荐结果并存储；静态推荐理由挖掘模块，根据当前用户正浏览的内容，为待推荐对象生成与推荐上下文无关的静态推荐理由；动态推荐理由挖掘模块，对每个待推荐对象根据传入的推荐上下文自动进行运算，给出动态推荐理由；推荐理由组合模块，对每个待推荐内容根据一合并原则对待推荐对象的静态和动态推荐理由进行合并，获得待推荐对象最终的推荐理由；推荐结果显示模块，将待推荐对象及对应的推荐理由进行显示，本发明通过对生成静态推荐理由和动态推荐理由进行合并，进行自动融合和展现，大大提高推荐系统的最终效果。

技术领域

本发明关于一种推荐系统及方法，特别是涉及一种静态和动态推荐理由自动结合的推荐系统及方法。

背景技术

在互联网上，信息的数量越来越大。用户可以选择的面也越来越广，推荐系统的任务是，要从众多的资讯中，过滤并挑选出符合每个用户口味的内容，推荐给不同用户。在这个过程中，推荐效果尤为重要。以电子商务网站为例(如淘宝、京东)，推荐的商品需要契合用户的个性化的需求，让用户愿意点击浏览，并最终付费购买。在内容型的网站(如视频网站：酷6网、优酷网，文学网站：起点中文网、小说阅读网)中，类似的需求也大量存在，即网站需要将内容更有效的推荐给用户，让用户愿意点击进行浏览，并最终完成一次有效的推荐。

传统的推荐系统，一般都是通过后台的推荐算法生成推荐结果列表，并按指定的顺序展现给用户。但这种方式展示结果比较单调(如图1所示)，可见，仅仅是相关推荐结果的罗列，无法引起用户足够的兴趣，而且用户在观看推荐结果时，也不明白为什么会把这个结果推荐给他，导致推荐效果不佳。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种静态和动态推荐理由自动结合的推荐系统及方法，通过对生成静态推荐理由和动态推荐理由进行合并，进行自动融合和展现，大大提高推荐系统的最终效果

为达上述及其它目的，本发明提出一种静态和动态推荐理由自动结合的推荐系统，至少包括：

内容信息库建立模组，用于对当前用户正在浏览的内容生成推荐结果并存储；

静态推荐理由挖掘模块，根据当前用户正在浏览的内容，从该内容信息库中，为每个待推荐对象生成对应的与推荐上下文无关的静态推荐理由；

动态推荐理由挖掘模块，对每个待推荐对象根据传入的推荐上下文自动进行运算，并给出相应的动态推荐理由；

推荐理由组合模块，对每个待推荐内容根据一合并原则对待推荐对象对应的静态推荐理由和动态推荐理由进行合并，获得待推荐对象最终的推荐理由；以及

推荐结果显示模块，将待推荐对象及其对应的最终的推荐理由进行显示。

进一步地，该静态推荐理由挖掘模块根据当前用户正在浏览的内容的作者信息或栏目信息或编辑人工撰写的理由获得静态推荐理由。

进一步地，该静态推荐理由挖掘模块通过分析数据统计系统的内容，将每个待推荐对象各种统计数据生成用户可直观理解的静态推荐理由。

进一步地，该静态推荐理由包括排行榜信息构成理由、点击/收藏/转发总量构成理由、点击/收藏/转发增量构成理由。

该静态推荐理由挖掘模块将静态推荐理由存储于静态理由缓存中。

进一步地，该动态推荐理由包括按地域或时间生成的推荐理由、按传入的当前用户历史的浏览行为生成的推荐理由以及按当前用户正在浏览的内容的关键词、属性、类别生成的推荐理由。

进一步地，该合并原则为：