文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN201510684976.X

申 请 日：20151020

发 明 人：廖建新 应文佳 李曲 王超芸 彭刚

申 请 人：杭州东信北邮信息技术有限公司

申请人地址：100191 北京市海淀区知春路9号坤讯大厦7层

公 开 日：20160217

公 开 号：CN105335491A

语　　种：中文

摘　　要：一种基于用户点击行为来向用户推荐图书的方法和系统，方法包括：选取若干位用户构成样本用户集，并为样本用户集中每位用户选取多本其点击和未点击过的推荐图书；抽取样本用户集中每位用户和其点击、未点击过的推荐图书之间的关联特征值，然后根据用户和推荐图书之间的关联特征值训练生成logistic分类模型；逐一将目标用户和新推荐图书之间的关联特征值输入logistic分类模型从而得到目标用户点击新推荐图书的概率，并根据所述概率向目标用户选择新推荐图书。本发明属于数据业务领域，能基于用户对图书的点击行为来对用户的个性化图书偏好进行预测，从而提高推荐点击率和提升推荐效果。

主 权 项：1.一种基于用户点击行为来向用户推荐图书的方法，其特征在于，包括有：步骤一、选取若干位用户构成样本用户集，并为样本用户集中每位用户选取多本其点击和未点击过的推荐图书；步骤二、抽取样本用户集中每位用户和其点击、未点击过的推荐图书之间的关联特征值，然后根据用户和推荐图书之间的关联特征值训练生成logistic分类模型，所述logistic分类模型训练所使用的输入数据是样本用户集中每位用户和其点击、未点击过的推荐图书之间的关联特征值，输出数据是用户点击推荐图书的概率；步骤三、逐一将目标用户和新推荐图书之间的关联特征值输入logistic分类模型从而得到目标用户点击新推荐图书的概率，并根据所述概率向目标用户选择新推荐图书。

关 键 词：图书 推荐  特征值  分类模型  目标用户  样本用户  关联  每位  目标用户选择  抽取样本  点击行为  数据业务 用户点击  用户集中  用户推荐  用户选取  点击率 用户对  概率  偏好  一种  个性化  生成  选取  预测  构成  提升  训练  集中  进行  

IPC专利分类号：G06F17/30(20060101);G06K9/62(20060101)