基于模糊C均值聚类算法的新闻推荐方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107180088A(43)申请公布日2017.09.19(21)申请号201710325469.6(22)申请日2017.05.10(71)申请人广西师范学院地址530001广西壮族自治区南宁市明秀东路175号(72)发明人潘颖顾阳蒋雪玲陆建波(74)专利代理机构北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙)11369代理人靳浩(51)Int.Cl.G06F17/30(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图1页(54)发明名称基于模糊C均值聚类算法的新闻推荐方法(57)摘要本发明公开了一种个性化新闻推荐方法，用于新闻类应用软件服务器向用户客户端进行个性化新闻推荐。在该方法中，用户打开某一标签新闻后的停留时间、鼠标滚动次数被记录在新闻服务器的用户行为日志上并分配权重，设置有效行为阈值，滤除低于阈值的相应日志信息；新闻服务器端安装有日志采集工具，获得用户的有效行为日志信息，然后采用模糊C均值聚类算法计算用户有效行为的隶属度，过滤掉低于隶属度阈值的用户行为信息，并对剩余的用户行为所对应的标签新闻按比例生成推荐列表，向用户进行个性化新闻推荐。本发明提高了对异常行为噪音数据的过滤处理能力，以及新闻推荐效率和准确性。CN107180088ACN107180088A权利要求书1/1页1.一种个性化新闻推荐方法，用于新闻类应用软件服务器向用户客户端进行个性化新闻推荐，根据内容的不同将新闻划分为不同标签新闻，客户端安装在用户终端平台上，服务器通过商用网络向用户客户端推送新闻，用户打开某一标签新闻后的停留时间TI、鼠标滚动次数SC被记录在新闻服务器的用户行为日志上，停留时间TI的单位是秒，鼠标滚动次数SC的单位是次，服务器为停留时间TI分配权重为0.6、鼠标滚动次数SC分配权重为0.4，设置阈值为2.2，若用户在客户端浏览某一标签新闻时满足：(0.6×停留时间TI+0.4×鼠标滚动次数SC)≥2.2，则服务器将用户在该标签新闻的浏览行为标识为有效行为，否则为无效行为，并记录在服务器端的用户行为日志上；新闻服务器端安装有日志采集工具，获得用户的有效行为日志信息，然后采用模糊C均值聚类算法计算用户有效行为的隶属度，设置隶属度阈值为0.3，过滤掉低于隶属度阈值的用户行为信息，并对剩余的用户行为所对应的标签新闻按比例生成推荐列表，向用户进行个性化新闻推荐；所述的推荐内容比例为：当前标签新闻的用户行为隶属度与所有满足隶属度阈值的用户行为隶属度总和的比值。2.如权利要求1所述的个性化新闻推荐方法，其特征在于，所述的新闻服务器将用户的历史浏览行为记录在行为日志内，记录用户浏览标签新闻的浏览次数和浏览天数，对于同一天数次浏览同一标签新闻的行为进行一次计数，连续2天浏览同一标签新闻的行为在原有次数的基础上浏览次数加1，7天内存在浏览3次同一标签新闻的行为在原有次数的基础上浏览次数加1；服务器端的日志采集工具获得用户有效行为日志信息，根据获得的不同标签新闻的浏览次数对标签新闻进行排序生成推荐列表，向用户进行个性化新闻推荐，且根据用户历史记录生成的推荐等级优先于服务器计算所得到的新闻推荐。3.如权利要求1所述的个性化新闻推荐方法，其特征在于，所述的客户端，用户可通过客户端对所推荐的新闻满意度进行评价，评价类型包括非常满意、满意、不满意，新闻服务器端设置有用户反馈模块，用于接收用户对推荐内容的满意度评价，当用户不满意推荐内容时，该模块向服务器发出重新启动向用户进行新闻个性化推荐的计算过程。4.如权利要求1所述的个性化新闻推荐方法，其特征在于，所述的客户端的用户界面具有用户自定义感兴趣的新闻类型功能，用户可根据自己的爱好自主定义推荐新闻标签，自助选择用户感兴趣内容的新闻内容。5.如权利要求1至3中任一项权利要求所述的个性化新闻推荐方法，其特征在于，所述的服务器为用户打开某一标签新闻后的停留时间TI、鼠标滚动次数SC分配权重，其权重值大小设置是可调整的，权重的取值范围是大于0小于等于1。6.如权利要求1至3中任一项权利要求所述的个性化新闻推荐方法，其特征在于，所述的模糊C均值聚类算法具有灵活性，其效应函数是可调整的。2CN107180088A说明书1/5页基于模糊C均值聚类算法的新闻推荐方法技术领域[0001]本发明涉及新闻个性化推荐技术，用于新闻类应用软件服务器向用户客户端进行个性化新闻推荐，特别涉及基于模糊C均值聚类算法的新闻推荐方法。背景技术[0002]网络的高速发展带来了信息爆炸式增长，用户在面对大量信息时无法及时获取对自己有用的信息，使得对信息的使用效率降低，这就是信息超载问题。[0003]解决信息超载问题的有效办法是推荐系统，它根据用户的需求、兴趣等，将信息针对性的推荐给用户。推荐