一种个性化推荐方法及系统

摘要

本发明适用于互联网技术领域，提供了一种个性化推荐方法及系统，所述方法包括下述步骤：分别提取用户数据和推荐内容的特征词；根据提取出的特征词，通过在预设的领域分类体系中分别针对用户数据和推荐内容为每个级别生成相应的分类模型，获取用户数据和推荐内容归属于每个类别的分类概率；生成用户兴趣标签树和推荐内容标签树，计算所述用户兴趣标签树和所述推荐内容标签树的相关性，当所述相关性大于第一预设阈值时，为用户推荐相应的推荐内容。本发明对领域分类体系的每一级均生成不同的分类模型，来分别对用户数据及推荐内容进行自动分类，从而生成相应的标签树以进行相关性匹配，提高了标签描述的准确性和覆盖率。

主权项

一种个性化推荐方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：分别提取用户数据和推荐内容的特征词，所述特征词用于表征其所处数据的领域；根据提取出的特征词，通过在预设的领域分类体系中分别针对用户数据和推荐内容为每个级别生成相应的分类模型，获取用户数据和推荐内容归属于每个类别的分类概率；根据相应的分类概率生成用户兴趣标签树和推荐内容标签树，计算所述用户兴趣标签树和所述推荐内容标签树的相关性，当所述相关性大于第一预设阈值时，为用户推荐相应的推荐内容。