面向移动广告用户的手机游戏推荐方法
专利汇可以提供面向移动广告用户的手机游戏推荐方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种面向 移动广告 用户的手机游戏推荐方法，手机用户在使用手机应用的时候，经常会点击一些手机应用推送的广告。手机用户的广告点击行为从某种程度上反映了手机用户的兴趣偏好。通过对广告介绍文档进行实体提取，根据手机用户的广告点击记录，构造出手机用户偏爱的广告实体集合。针对移动广告用户中具有游戏记录的用户，进一步提取用户偏爱的游戏实体集合、游戏集合，和广告实体集合共同刻画用户的兴趣偏好。针对具有游戏记录的移动广告用户，通过对用户模型进行余弦相似度计算，构建近邻用户集合，进行个性化推荐；针对没有游戏记录的移动广告用户，计算这些用户与具有游戏记录的广告用户的余弦相似度，构建近邻用户集合，从而进行个性化推荐。，下面是面向移动广告用户的手机游戏推荐方法专利的具体信息内容。
1.面向移动广告用户的手机游戏推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)通过对广告和游戏的介绍内容进行分词，利用基于图的关键词提取技术，获取广告和游戏介绍内容中的标志性名词，即实体；
2)针对具有游戏记录的移动广告用户，构建用户的广告集合和游戏集合，基于广告和游戏介绍内容中的实体，构建用户的实体偏好集合；针对没有游戏记录的移动广告用户，构建用户的广告集合，基于广告介绍内容中的实体，构建用户的实体偏好集合；
3)针对具有游戏记录的移动广告用户，根据移动用户登录游戏的频率，构建移动广告用户的游戏偏爱集合；
4)针对具有游戏记录的移动广告用户，结合用户的实体偏好及用户的游戏偏好集合，构建用户的特征向量；针对没有游戏记录的移动广告用户，基于用户的实体偏好，构建用户的特征向量；
5)针对具有游戏记录的移动广告用户，结合游戏实体、广告实体、游戏偏好集合三个部分计算用户的近邻用户；针对没有游戏记录的移动广告用户，基于广告实体从具有游戏记录的移动广告用户中寻找近邻用户；
6)基于User-Based的推荐算法给用户提供游戏推荐列表。
2.根据权利要求1所述的面向移动广告用户的手机游戏推荐方法，其特征在于：在步骤
1)中，对游戏的介绍数据，使用带有词性标注的常用分词工具进行分词，这样就将游戏介绍数据分解成文档-词的形式；在分词的过程中，过滤掉非名词性词汇；基于图论中计算节点重要度的方法来计算各个实体节点的重要性；根据实体集合中实体的邻接关系建立图，图中边的权重都为1，然后使用重启动的随机游走计算每个节点的rank值，公式如1-1所示；
其中，rank(ei)表示实体ei在文档中的重要程度，α表示随机游走的重启动参数，In(ei)指的是实体ei的邻居集合，|Out(ej)|指的是实体ej邻居数目；
最后，根据每个实体的rank值，提取出每个游戏介绍数据rank值前N的实体；同理，能够使用同样的方法计算出每个广告介绍数据的前N个实体。
3.根据权利要求1所述的面向移动广告用户的手机游戏推荐方法，其特征在于：在步骤
3)中，针对具有游戏记录的移动广告用户，在游戏数据集中，找出每个用户玩过的游戏，将用户一周游戏登录记录超过两次的游戏，放入用户的游戏偏好集合；游戏偏好集合作为用户特征的一部分，体现了用户在游戏选择上的偏好。
4.根据权利要求1所述的面向移动广告用户的手机游戏推荐方法，其特征在于：在步骤
4)中，针对在有过游戏记录的移动广告用户，将用户的广告实体集合、游戏实体集合和游戏记录融合，从多个维度刻画用户的偏好情况，最终构建一个反映用户整体偏好的特征向量，维度是用户游戏实体、广告实体以及游戏记录长度之和，形式如下所示：
用户特征＝{{游戏实体1、游戏实体2……}，{广告实体1、广告实体2……}，{游戏记录
1、游戏记录2……}}
针对没有游戏记录的移动广告用户，使用用户的广告实体集合构建用户特征向量，维度是用户广告实体集合的长度，形式如下所示：
用户特征＝{广告实体1、广告实体2……}。
5.根据权利要求1所述的面向移动广告用户的手机游戏推荐方法，其特征在于：在步骤
5)中，计算两种不同广告用户的近邻列表，针对有过游戏记录的移动广告用户，用户的相似度计算分为三部分：游戏实体的相似度、广告实体的相似度、游戏记录的相似度，每一部分得出的相似度以不同的权重w1,w2,w3进行综合加权，计算出用户的最终相似度；其中，w1,w2,w3根据实验需要进行调整，初始化为1/3、1/3、1/3，即三部分相似度计算结果所占比重相同；计算公式如5-1所示：
Similar(u1,u2)＝w1*cosine(gameEntity1,gameEntity2)
+w2*cosine(adEntity1,adEntity2)
+w3*cosine(gameList1,gameList2) (5-1)
其中，gameEntity是游戏实体集合，adEntity是广告实体集合，gameList是用户游戏记录集合；其中cosine为余弦相似度，计算公式如5-2所示：
最终，根据余弦相似度的高低，找出用户的Top-N个近邻用户；
针对没有游戏记录的移动广告用户，通过计算该用户与具有游戏记录的移动广告用户的余弦相似度，来构建该用户的近邻用户列表，计算公式如下5-3所示：
Similar(u1,u2)＝cosine(adEntity1,adEntity2) (5-3)
其中，u1是没有游戏记录的移动广告用户，u2是有游戏记录的移动广告用户，最终u1的近邻用户都是有游戏记录的移动广告用户。
6.根据权利要求1所述的面向移动广告用户的手机游戏推荐方法，其特征在于：在步骤
6)中，针对每个用户，根据其近邻用户中的游戏记录，使用以下公式进行推荐：
其中，Neigh(ui)是ui的Top-N近邻用户，gameList是用户游戏记录；
最终，根据grade的值从大到小，找出用户的前Top-K个游戏作为推荐列表。
面向移动广告用户的手机游戏推荐方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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