CN114065038A - 基于大数据的头条资讯推荐方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的头条资讯推荐方法及装置，涉及大数据领域，该方法包括：采集用户点击资讯头条时的行为数据；基于所述行为数据，分时段统计每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数；计算同一时段内，每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例；基于点击次数权重和浏览时长权重，计算同一时段内的每种资讯类别的权重；基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐。本发明可以针对客户在特定的时间内推荐适合客户的资讯作为头条，使资讯的作用实现最大化，更多的吸引用户。

Description

基于大数据的头条资讯推荐方法及装置
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及基于大数据的头条资讯推荐方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
手机银行APP首页中的资讯头条只能显示有限的几条资讯，目前只是将最新的资讯置为头条进行轮播，缺乏针对性。资讯的最终目的是为了吸引更多的客户，目前无法针对客户在特定的时间内推荐适合客户的资讯作为头条，导致资讯的作用没实现最大化。
发明内容
本发明实施例提供一种基于大数据的头条资讯推荐方法，用以解决手机银行APP首页中的资讯头条将最新的资讯置为头条进行轮播，缺乏针对性的技术问题，该方法包括：
采集用户点击手机银行APP首页中的资讯头条时的行为数据；
基于所述行为数据，分时段统计每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数；
基于每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数，计算同一时段内，每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例；
基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重；
基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐。
本发明实施例还提供一种基于大数据的头条资讯推荐装置，用以解决手机银行APP首页中的资讯头条将最新的资讯置为头条进行轮播，缺乏针对性的技术问题，该装置包括：
用户行为数据采集模块，用于采集用户点击手机银行APP首页中的资讯头条时的行为数据；
用户行为数据处理模块，用于基于所述行为数据，分时段统计每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数；
感兴趣资讯计算模块，用于基于每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数，计算同一时段内，每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例；基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重；
资讯头条推荐模块，用于基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于大数据的头条资讯推荐方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述所述基于大数据的头条资讯推荐方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于大数据的头条资讯推荐方法。
本发明实施例中，与现有技术中手机银行APP首页中的资讯头条将最新的资讯置为头条进行轮播的技术方案相比，通过基于所述行为数据，分时段统计每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数；基于每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数，计算同一时段内，每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例；基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重；基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐，可以针对客户在特定的时间内推荐适合客户的资讯作为头条，使资讯的作用实现最大化，更多的吸引用户。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中基于大数据的头条资讯推荐方法流程图一；
图2为本发明实施例中基于大数据的头条资讯推荐方法流程图二；
图3为本发明实施例中基于大数据的头条资讯推荐方法流程图三；
图4为本发明实施例中基于大数据的头条资讯推荐装置结构框图；
图5为本发明实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
图1为本发明实施例中基于大数据的头条资讯推荐方法流程图一，如图1所示，该方法包括：
步骤101：采集用户点击手机银行APP首页中的资讯头条时的行为数据；
步骤102：基于所述行为数据，分时段统计每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数；
步骤103：基于每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数，计算同一时段内，每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例；基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重；
步骤104：基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐。
在本发明实施例中，用户在点击手机银行APP首页中的资讯头条时，采集用户的行为数据存储在数据库，其中用户的行为数据包括：用户ID、点击时间、浏览资讯时长、资讯所属类别等。
在本发明实施例中，步骤102中，根据用户行为数据，分别统计上午、中午、下午、晚上每个时间段内每一个用户的点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数，即对同一个用户下，相同资讯类别的点击数及浏览时间求和。得到的数据样式如表1所示：
上午7点--12点：
表1点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数
Figure BDA0003359052300000041
其中资讯所属类别如：生活、理财、股市、热点等。
在本发明实施例中，步骤103中，根据用户行为数据处理后的结果，计算同一时间段内，每一种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例。计算后的样式如表2所示：
表2点击次数比例、浏览时长比例
Figure BDA0003359052300000042
如图2所示，步骤103中基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重，包括：
步骤201：将点击次数权重与每种资讯类别被所有用户点击次数在所有资讯类别中点击次数总和的比例相乘；
步骤202：将浏览时长权重与每种资讯类别浏览时长在所有资讯类别中浏览时长总和的比例相乘；
步骤203：将两个乘积相加获得同一时段内的每种资讯类别的权重。
具体的，根据提前设置好的点击次数和浏览时长的权重，计算特定时间内每种类别的权重之和，并按大到小排序，权重值越大，说明用户越感兴趣。
如点击次数和浏览时长的权重分别为0.4和0.6，则资讯类别的权重如表3所示：
表3资讯类别的权重
生活 理财 股市 热点
0.3×0.4+0.4×0.6 0.1×0.4+0.3×0.6 0.4×0.4+0.1×0.6 0.2×0.4+0.25×0.6
在本发明实施例中，如图3所示，步骤104中，基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐，包括：
步骤301：将同一时段内的每种资讯类别的权重按大到小排序，将排序在预设数量前的资讯类别设置为该时段的头条资讯推荐给用户。
具体的，根据排序后的资讯类别，将前二类别下的最新资讯在特定时间内置为头条，推荐给用户。如上午时间段内资讯头条推荐生活、热点的资讯，晚上时间段内资讯头条推荐理财、股市的资讯。
本技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
本发明实施例中还提供了一种基于大数据的头条资讯推荐装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与基于大数据的头条资讯推荐方法相似，因此该装置的实施可以参见基于大数据的头条资讯推荐方法的实施，重复之处不再赘述。
图4为本发明实施例中基于大数据的头条资讯推荐装置结构框图，如图4所示，该装置包括：
用户行为数据采集模块02，用于采集用户点击手机银行APP首页中的资讯头条时的行为数据；
用户行为数据处理模块04，用于基于所述行为数据，分时段统计每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数；
感兴趣资讯计算模块06，用于基于每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数，计算同一时段内，每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例；基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重；
资讯头条推荐模块08，用于基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐。
在本发明实施例中，所述行为数据包括用户ID、点击时间、浏览资讯时长和资讯所属类别。
在本发明实施例中，感兴趣资讯计算模块具体用于：
将点击次数权重与每种资讯类别被所有用户点击次数在所有资讯类别中点击次数总和的比例相乘；
将浏览时长权重与每种资讯类别浏览时长在所有资讯类别中浏览时长总和的比例相乘；
将两个乘积相加获得同一时段内的每种资讯类别的权重。
在本发明实施例中，资讯头条推荐模块具体用于：
将同一时段内的每种资讯类别的权重按大到小排序，将排序在预设数量前的资讯类别设置为该时段的头条资讯推荐给用户。
本发明的实施例还提供一种计算机设备，图5为本发明实施例中计算机设备的示意图，该计算机设备能够实现上述实施例中的基于大数据的头条资讯推荐方法中全部步骤，所述计算机设备具体包括如下内容：
处理器(processor)501、存储器(memory)502、通信接口(CommunicationsInterface)503和通信总线504；
其中，所述处理器501、存储器502、通信接口503通过所述通信总线504完成相互间的通信；所述通信接口503用于实现服务器端设备、检测设备以及用户端设备等相关设备之间的信息传输；
所述处理器501用于调用所述存储器502中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例中的基于大数据的头条资讯推荐方法中的全部步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述所述基于大数据的头条资讯推荐方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于大数据的头条资讯推荐方法。
本发明实施例中，与现有技术中手机银行APP首页中的资讯头条将最新的资讯置为头条进行轮播的技术方案相比，通过基于所述行为数据，分时段统计每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数；基于每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数，计算同一时段内，每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例；基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重；基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐，可以针对客户在特定的时间内推荐适合客户的资讯作为头条，使资讯的作用实现最大化，更多的吸引用户。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于大数据的头条资讯推荐方法，其特征在于，包括：
采集用户点击手机银行APP首页中的资讯头条时的行为数据；
基于所述行为数据，分时段统计每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数；
基于每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数，计算同一时段内，每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例；
基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重；
基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐。
2.如权利要求1所述的基于大数据的头条资讯推荐方法，其特征在于，所述行为数据包括用户ID、点击时间、浏览资讯时长和资讯所属类别。
3.如权利要求1所述的基于大数据的头条资讯推荐方法，其特征在于，基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重，包括：
将点击次数权重与每种资讯类别被所有用户点击次数在所有资讯类别中点击次数总和的比例相乘；
将浏览时长权重与每种资讯类别浏览时长在所有资讯类别中浏览时长总和的比例相乘；
将两个乘积相加获得同一时段内的每种资讯类别的权重。
4.如权利要求1所述的基于大数据的头条资讯推荐方法，其特征在于，基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐，包括：
将同一时段内的每种资讯类别的权重按大到小排序，将排序在预设数量前的资讯类别设置为该时段的头条资讯推荐给用户。
5.一种基于大数据的头条资讯推荐装置，其特征在于，包括：
用户行为数据采集模块，用于采集用户点击手机银行APP首页中的资讯头条时的行为数据；
用户行为数据处理模块，用于基于所述行为数据，分时段统计每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数；
感兴趣资讯计算模块，用于基于每一个用户点击每种资讯类别的总次数及浏览资讯的总时长数，计算同一时段内，每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例；基于点击次数权重和浏览时长权重，根据每种资讯类别被所有用户点击次数及浏览时长在所有资讯类别中点击次数总和的比例、浏览时长总和的比例，计算同一时段内的每种资讯类别的权重；
资讯头条推荐模块，用于基于同一时段内的每种资讯类别的权重，向用户进行头条资讯推荐。
6.如权利要求5所述的基于大数据的头条资讯推荐装置，其特征在于，所述行为数据包括用户ID、点击时间、浏览资讯时长和资讯所属类别。
7.如权利要求5所述的基于大数据的头条资讯推荐装置，其特征在于，感兴趣资讯计算模块具体用于：
将点击次数权重与每种资讯类别被所有用户点击次数在所有资讯类别中点击次数总和的比例相乘；
将浏览时长权重与每种资讯类别浏览时长在所有资讯类别中浏览时长总和的比例相乘；
将两个乘积相加获得同一时段内的每种资讯类别的权重。
8.如权利要求5所述的基于大数据的头条资讯推荐装置，其特征在于，资讯头条推荐模块具体用于：
将同一时段内的每种资讯类别的权重按大到小排序，将排序在预设数量前的资讯类别设置为该时段的头条资讯推荐给用户。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述基于大数据的头条资讯推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述基于大数据的头条资讯推荐方法的步骤。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一所述基于大数据的头条资讯推荐方法。
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