公开(公告)号：CN104915444A

公开(公告)日：2015-09-16

申请号：CN201510369797.7

申请日：2015-06-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 鄂海红 ,  李玉省 ,  宋美娜 ,  赵雪君 ,  郑聪

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/00

CPC classification number: G06F16/9535 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明提供一种信息推荐方法及装置，所述方法包括根据M个用户对于N个对象与网络侧服务器的交互数据，建立交互信息矩阵R；根据所述M个用户的社交信息建立用户相关度矩阵C；根据所述交互信息矩阵R和所述用户相关度矩阵C，确定目标对象；将所述目标对象的信息发送给所述用户。本发明实施例通过用户之间的显式或隐式社交信息建立用户相关度矩阵C，并根据交互信息矩阵R和所述用户相关度矩阵C，得到比较精确的用户特征向量矩阵和对象特征向量矩阵，进而可以根据用户特征向量和对象特征向量矩阵给出精确的推荐结果，而且可以针对所有用户提供全面、高效的信息推荐。

公开(公告)号：CN105045827A

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201510368564.5

申请日：2015-06-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 鄂海红 ,  李玉省 ,  宋美娜 ,  赵雪君 ,  郑聪

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/337 ,  G06F16/958

Abstract: 本发明提供一种基于熟悉度的信息推荐方法及装置。本发明的基于熟悉度的信息推荐方法，包括：根据M个用户对N个目标对象的操作行为，建立第一交互矩阵，第一交互矩阵中的元素rij表示第i个用户对第j个目标对象的操作行为，其中，1≤i≤M且为整数，1≤j≤N且为整数，M为大于等于2的整数，N为大于等于2的整数；根据每个用户的特征模型向量和每个目标对象的特征模型向量，确定每个用户对不同的目标对象的熟悉度，其中，每个用户的特征模型向量表示每个用户与不同标签的关系，每个目标对象的特征模型向量表示每个目标对象与不同标签的关系；根据第一交互矩阵和每个用户对不同的目标对象的熟悉度确定向每个用户推荐的目标对象。本发明提高了向用户推荐目标对象的精度。