一种基于社区用户行为的内容推荐方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于社区用户行为的内容推荐方法，将客户端接收社区用户输入的请求，将行为信息发送至服务器；所述对服务器中的所述社区用户行为信息进行收集与分析；再对于收集到的所述行为信息进行预处理，所述服务器中的规范的所述行为信息上传并采用hadoop存储；对规范的所述行为信息进行分类；建立不同的社区用户模型，对社区用户进行分类；再通过社区用户模型生成一个社区用户画像；得到针对社区用户的被推荐内容。本发明在移动客户端首页和电脑首页能进行个性化推荐，根据社区用户兴趣爱好，统一进行个性化推荐，实现千人千面的精准服务；本发明通过精准推荐，被推荐内容比传统的基于固定位置的点击率提高2到8倍。

主权项

一种基于社区用户行为的内容推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：客户端接收社区用户输入的请求，所述客户端将社区用户的行为信息设置在客户端的cookie中；步骤2：客户端将所述客户端cookie中的所述行为信息发送至服务器；步骤3：所述对服务器中的所述社区用户行为信息进行收集与分析；再对于收集到的所述行为信息进行预处理，对不完整的或者不符合规范的所述行为信息，进行清理、归一化、转换、集成、规约操作形成规范的社区用户行为信息；步骤4：所述服务器中的规范的所述行为信息上传并采用hadoop存储；步骤5：对规范的所述行为信息进行分类；建立不同的社区用户模型，所述社区用户模型通过社区用户人口属性、行为兴趣、地理位置、互动行为和购买行为对社区用户进行分类；再通过社区用户模型生成一个社区用户画像；步骤6：根据所述社区用户画像和被推荐内容的标签，采用数据推荐计算公式进行匹配计算排序，得到针对社区用户的被推荐内容，所述被推荐内容及其标签是预先存储在服务器上的帖子内容、商家广告内容、活动内容内容信息。