一种数字产品生成方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及一种数字产品生成方法及系统。

背景技术：

1、随着科学技术的快速发展，为了满足人们多种多样的需求，越来越多的数字产品应运而生。其中，数字产品指的是将信息内容以数字格式存在且可以通过网络进行传输的产品和服务，这些产品和服务可以是任何形式的数字内容。

2、在一些场景下，小程序作为一种便捷的移动应用形式，在数字产品的生成和消费上发挥着重要的作用。在小程序使用的过程中，通常需要根据用户的浏览记录以及行为偏好为用户针对性的推荐数字产品。目前对某个用户针对性的推荐数字产品时，通常找到和目标用户有相似浏览记录以及行为偏好的其他用户，将其他用户浏览过但目标用户没有浏览过的数字产品针对性的推荐给目标用户。但是该种方式，其他用户对数字产品的浏览存在偶然性，如由于广告、促销以及探索性的因素导致其他用户浏览的内容并不属于其他用户个人喜好的数字产品，若将这些并不能反应用户个人喜好的数字产品推荐给目标用户，导致为目标用户进行数字产品推荐的推荐结果的可靠性以及准确性较低，推荐效果较差，难以为目标用户推荐适合的数字产品，进而影响用户的使用体验。

技术实现思路

1、为了解决为目标用户进行数字产品推荐的推荐结果的可靠性以及准确性较低，推荐效果较差的技术问题，本发明的目的在于提供一种数字产品生成方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

2、第一方面，本技术实施例提供了一种数字产品生成方法，包括：获取第一用户在预定时间段内的第一访问数据，和第二用户在预定时间段内的第二访问数据，访问数据包括每个用户在预定时间段内对每个数字产品进行访问的访问时间、访问次数和访问时长；根据第二用户的访问时间、访问次数和访问时长确定第二用户对每个数字产品进行访问的第一访问必然性，第一访问必然性指示第二用户对数字产品进行访问的兴趣度，第一访问必然性与兴趣度呈正比；根据第一访问数据和第二访问数据从第二用户中确定与第一用户访问习惯相似的相似用户；根据第一访问必然性从相似用户访问过的数字产品中确定目标数字产品，并将目标数字产品推荐至第一用户。

3、可选的，根据第二用户的访问时间、访问次数和访问时长确定第二用户对每个数字产品进行访问的第一访问必然性包括：根据第二用户对每个数字产品进行的访问时间、访问次数和访问时长，确定预定时间段内第二用户每天对各数字产品进行访问的第一访问次数和第一访问时长，第一访问时长为每天中第二用户对各数字产品的每次进行访问的访问时长；根据第一访问次数和第一访问时长，确定第二用户每天对各数字产品进行访问的第二访问必然性，第二访问必然性指示用户对数字产品进行访问的偶然性，第二访问必然性与偶然性呈正比；利用第二访问必然性确定第二用户对各数字产品的感兴趣度；根据访问时间确定第二用户对各数字产品的访问天数；基于第二用户对各数字产品的访问天数和感兴趣度确定第一访问必然性。

4、可选的，在根据第一访问次数和第一访问时长，确定第二用户每天对各数字产品进行访问的第二访问必然性之后，方法还包括：按照访问时间的时间顺序，确定预定时间段内第二用户每天对各数字产品进行访问的第一访问时长的第一波动曲线，以及第一波动曲线对应的第一拟合曲线；确定第二访问次数，第二访问次数为第二用户每天对各数字产品进行访问的所有第一访问时长中大于各数字产品的在第一次访问时的访问时长的第二访问次数；根据第一拟合曲线的斜率值、第一访问时长、第一次访问时的访问时长以及第二访问次数确定修正系数；利用修正系数对第二访问必然性进行修正，得到真实访问必然性；利用第二访问必然性确定第二用户对各数字产品的感兴趣度包括：利用真实访问必然性确定第二用户对各数字产品的感兴趣度。

5、可选的，根据第一拟合曲线的斜率值、第一访问时长、第一次访问时的访问时长以及第二访问次数确定修正系数包括：计算各第一访问时长与第一次访问时的访问时长的第一差值，遍历所有第二访问次数，对第一差值进行叠加，得到第一叠加值；对第一叠加值进行归一化，得到归一化叠加值；计算归一化叠加值和斜率值之和，得到和值，将和值作为修正系数。

6、可选的，根据第一访问次数和第一访问时长，确定第二用户每天对各数字产品进行访问的第二访问必然性包括：对各第一访问次数进行叠加，得到每天中第二用户对所有数字产品进行访问的总的访问次数；计算每天中所有数字产品的第一访问时长的均值；计算第一访问时长与均值的第二差值，并遍历所有第一访问次数，对第二差值进行叠加，得到第二叠加值；计算第二叠加值与第一访问次数的第一比值，以及第一访问次数与总的访问次数的第二比值；对第一比值进行指数运算，确定指数运算的结果与第二比值的乘积为数字产品的第二访问必然性。

7、可选的，利用真实访问必然性确定第二用户对各数字产品的感兴趣度包括：确定第二用户对各数字产品在不同天数的真实访问必然性的第二波动曲线，并确定第二波动曲线对应的第二拟合曲线；确定第二拟合曲线的斜率值；在第二拟合曲线的斜率值不小于预定值的情况下，确定感兴趣度为斜率值；在第二拟合曲线的斜率值小于预定值的情况下，确定感兴趣度为预定值。

8、可选的，基于第二用户对各数字产品的访问天数和感兴趣度确定第一访问必然性包括：对各数字产品的访问天数升序排序，得到排序序列；计算排序序列中相邻访问天数的第三差值的方差；计算数字产品的访问天数与方差的第三比值；将感兴趣度与预设值叠加，得到第三叠加值；将第三比值与第三叠加值相乘后，得到乘积，对乘积归一化，得到第一访问必然性。

9、可选的，根据第一访问必然性从相似用户访问过的数字产品中确定目标数字产品包括：基于协同过滤算法根据第一访问必然性计算相似用户的访问过的数字产品的预测评分；对预测评分降序排序，确定排序前n位的数字产品且第一用户未访问过的数字产品为目标数字产品，n为大于0的整数。

10、可选的，在获取第一用户在预定时间段内的第一访问数据，和第二用户在预定时间段内的第二访问数据之后，方法还包括：基于k聚类算法对第二用户进行粗聚类，将访问的数字产品相似的第二用户聚为一簇；根据第二用户的访问时间和访问时长确定第二用户对每个数字产品进行访问的第一访问必然性包括：以每一簇作为一个用户组，根据每个簇内第二用户的访问时间和访问时长确定每个簇内第二用户对每个数字产品进行访问的第一访问必然性。

11、第二方面，本技术实施例提供了一种数字产品生成系统，包括：获取模块，用于获取第一用户在预定时间段内的第一访问数据，和第二用户在预定时间段内的第二访问数据，访问数据包括每个用户在预定时间段内对每个数字产品进行访问的访问时间、访问次数和访问时长；确定模块，用于根据第二用户的访问时间、访问次数和访问时长确定第二用户对每个数字产品进行访问的第一访问必然性，第一访问必然性指示第二用户对数字产品进行访问的兴趣度，第一访问必然性与兴趣度呈正比；确定模块，还用于根据第一访问数据和第二访问数据从第二用户中确定与第一用户访问习惯相似的相似用户；确定模块，还用于根据第一访问必然性从相似用户访问过的数字产品中确定目标数字产品，并将目标数字产品推荐至第一用户。

12、第三方面，本技术实施例提供了一种数字产品生成系统，该数字产品生成系统包括：处理器和存储器；其中，存储器用于存储可在处理器上运行的计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序，实现如以上第一方面所提到的数字产品生成方法的步骤。

13、本发明具有如下有益效果：通过获取的第二用户的访问时间、访问次数和访问时长量化了第二用户对每个数字产品进行访问的访问必然性，该访问必然性能够指示第二用户对数字产品进行访问的兴趣度，且访问必然性越大，用户对数字产品的兴趣度也越大。然后再根据第一用户的访问数据和第二用户的访问数据确定出与第一用户的访问习惯相似的相似用户，基于第二用户对数字产品的访问必然性从相似用户访问过的数字产品中确定出目标数字产品并推荐给第一用户，如此，消除了第二用户偶然性访问的数字产品对后续推荐结果所造成的影响，提高了为第一用户进行数字产品推荐的推荐结果的可靠性以及准确性，优化了推荐效果，从而为第一用户针对性的推荐适合的数字产品，提升了用户体验感。