本申請涉及信息處理
技術領域：
，尤其涉及推薦產品的確定方法及裝置。
背景技術：
：隨著網絡時代的到來，電子商務迅猛發(fā)展，電子商務運營商所提供的產品迅速增多。在琳瑯滿目的產品中如何高效和準確地推薦符合用戶期望的產品，是電子商務運營商實現(xiàn)個性化和定制化服務、提升服務質量，增強用戶粘度的關鍵。目前推薦產品的確定方法為：獲取目標用戶對產品的偏好評分，根據該偏好評分確定與該目標用戶相似度較高的鄰居用戶，根據鄰居用戶對產品偏好評分確定推薦產品。例如：產品為音像制品、圖書、家電、服飾、水果，偏好評分采用五個偏好級別：“特別不喜歡”、“不喜歡”、“一般”、“喜歡”、“特別喜歡”，相應分值記為1、2、3、4、5，沒有評價記0分。假定用戶為{u1，u2，u3，u4}，各用戶對各產品的偏好評分，如表1所示：表1音像制品圖書家電服飾水果u155500u255500u305545u405510若推薦用戶為u4，其對圖書、家電和服飾進行評分，對音像制品和水果未進行評分，但u4對水果中的蘋果感興趣。則根據表1所示的u4的偏好評分，確定與u4相似度較高的鄰居用戶為u3，根據u3對產品偏好評分確定推薦產品為圖書、家電、服飾和水果中的一種或多種。對于向u4推薦水果的情景，雖然u4僅對水果中的蘋果感興趣，但蘋果屬于水果，因此，向u4推薦水果符合u4的實際情況。隨著產品分類的逐漸細化，上述方法存在推薦產品不準確的弊端。例如：圖書細化為科教書、傳記和小說，服飾細化為裙子、褲子和襯衫，水果產品已細化為香蕉、蘋果和葡萄。{u1，u2，u3，u4}對各產品的偏好評分，如表2所示：-表2若目標用戶仍為u4，其對科教書、傳記、小說、家電和葡萄進行評分，對音像制品、裙子、褲子、襯衫、香蕉和蘋果未進行評分，但u4對蘋果感興趣。則上述方法，根據表2所示的u4的偏好評分，確定與u4相似度較高的鄰居用戶為u1和u2，根據u1和u2對產品偏好評分確定推薦產品為音像制品、科教書、傳記、小說和家電中的一種或多種，但不會向u4推薦蘋果。而實際上u4對蘋果感興趣，因此推薦的產品與u4的實際情況不匹配。技術實現(xiàn)要素：為了提升確定的推薦產品的準確性，本申請實施例提出了一種推薦產品的確定方法和裝置。一方面，本申請實施例提供了一種推薦產品的確定方法，所述方法包括：確定目標用戶感興趣的產品類別；獲取對所述目標用戶感興趣的產品類別感興趣的鄰居用戶；根據所述鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定推薦給所述目標用戶的推薦產品?？蛇x地，所述確定目標用戶感興趣的產品類別之前，還包括：根據各產品類別中被各用戶評價的產品數量確定各用戶對各產品類別的興趣度，所述用戶包括目標用戶和其他用戶；確定目標用戶感興趣的產品類別，包括：根據目標用戶對各產品類別的興趣度確定所述目標用戶感興趣的產品類別；所述獲取對所述目標用戶感興趣的產品類別感興趣的鄰居用戶，包括：將對所述目標用戶感興趣的產品類別感興趣的其他用戶確定為鄰居用戶。可選地，所述根據各產品類別中被各用戶評價的產品數量確定各用戶對產品類別的興趣度，包括：根據各產品類別中被各用戶評價的產品數量和各產品類別包括的產品數量，確定各用戶對各產品類別的興趣度。可選地，所述根據各產品類別中被各用戶評價的產品數量和各產品類別包括的產品數量，確定各用戶對各產品類別的興趣度，包括：根據確定各用戶對各產品類別的興趣度；其中，aij為用戶i對產品類別j的興趣度，mij為產品類別j中被用戶i評價的產品數量，為各產品類別中被用戶i評價的產品總數量，nj為產品類別j包括的產品數量，為各產品類別包括的產品總數量。可選地，所述待推薦產品屬于所述目標用戶感興趣的產品類別?？蛇x地，所述根據所述鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定推薦給所述目標用戶的推薦產品，包括：根據所述鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度；根據所述推薦度確定推薦給所述目標用戶的推薦產品?？蛇x地，所述根據所述鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度，包括：根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度和所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度?？蛇x地，所述根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度和所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度，包括：根據確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度；其中，rs，j為待推薦產品j針對目標用戶s的推薦度，rkj為鄰居用戶k對待推薦產品j的興趣度，sim(s，k)為第目標用戶s與鄰居用戶k之間的相似度，為目標用戶s與各鄰居用戶之間的相似度之和?？蛇x地，所述根據所述鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度，包括：根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度、所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和、所述目標用戶對待推薦產品所屬產品類別的興趣度和所述目標用戶對各產品類別的興趣度之和，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度?？蛇x地，所述根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度、所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和、所述目標用戶對待推薦產品所屬產品類別的興趣度和所述目標用戶對各產品類別的興趣度之和，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度，包括：根據確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度；其中，rs，j為待推薦產品j針對目標用戶s的推薦度，rkj為鄰居用戶k對待推薦產品j的興趣度，sim(s，k)為目標用戶s與鄰居用戶k之間的相似度，為目標用戶s與各鄰居用戶之間的相似度之和，as，jq為目標用戶s對待推薦產品j所屬產品類別q的興趣度，為目標用戶s對各產品類別的興趣度之和，其中，w為產品類別。另一方面，本申請實施例提供了一種推薦產品的確定裝置，所述裝置包括：第一確定模塊，用于確定目標用戶感興趣的產品類別；獲取模塊，用于獲取對所述第一確定模塊確定的目標用戶感興趣的產品類別感興趣的鄰居用戶；第二確定模塊，用于根據所述獲取模塊獲取的鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定推薦給所述目標用戶的推薦產品。可選地，所述裝置，還包括：第三確定模塊，用于根據各產品類別中被各用戶評價的產品數量確定各用戶對各產品類別的興趣度，所述用戶包括目標用戶和其他用戶；所述第一確定模塊，用于根據所述第三確定模塊確定的目標用戶對各產品類別的興趣度確定所述目標用戶感興趣的產品類別；所述獲取模塊，用于將對所述第三確定模塊確定的目標用戶感興趣的產品類別感興趣的其他用戶確定為鄰居用戶。可選地，所述第三確定模塊，用于根據各產品類別中被各用戶評價的產品數量和各產品類別包括的產品數量，確定各用戶對各產品類別的興趣度?？蛇x地，所述第三確定模塊，用于根據確定各用戶對各產品類別的興趣度；其中，aij為用戶i對產品類別j的興趣度，mij為產品類別j中被用戶i評價的產品數量，為各產品類別中被用戶i評價的產品總數量，nj為產品類別j包括的產品數量，為各產品類別包括的產品總數量?？蛇x地，所述待推薦產品屬于所述目標用戶感興趣的產品類別?？蛇x地，所述第二確定模塊，包括：第一確定單元，用于根據所述鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度；第二確定單元，用于根據所述第一確定單元確定的推薦度確定推薦給所述目標用戶的推薦產品。可選地，所述第一確定單元，用于根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度和所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度。可選地，所述第一確定單元，用于根據確定所述待推薦立品針對所述目標用戶的推薦度；其中，rs，j為待推薦產品j針對目標用戶s的推薦度，rkj為鄰居用戶k對待推薦產品j的興趣度，sim(s，k)為第目標用戶s與鄰居用戶k之間的相似度，為目標用戶s與各鄰居用戶之間的相似度之和。可選地，所述第一確定單元，用于根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度、所述目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和、所述目標用戶對待推薦產品所屬產品類別的興趣度和所述目標用戶對各產品類別的興趣度之和，確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度?？蛇x地，所述第一確定單元，用于根據確定所述待推薦產品針對所述目標用戶的推薦度；其中，rs，j為待推薦產品j針對目標用戶s的推薦度，rkj為鄰居用戶k對待推薦產品j的興趣度，sim(s，k)為目標用戶s與鄰居用戶k之間的相似度，為目標用戶s與各鄰居用戶之間的相似度之和，as，jq為目標用戶s對待推薦產品j所屬產品類別q的興趣度，為目標用戶s對各產品類別的興趣度之和，其中，w為產品類別。有益效果如下：確定目標用戶感興趣的產品類別；獲取對目標用戶感興趣的產品類別感興趣的鄰居用戶；根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定推薦給目標用戶的推薦產品。本申請中的鄰居用戶與目標用戶對相同的產品類別感興趣，根據鄰居用戶的偏好確定的推薦產品為目標用戶感興趣的產品類別中的產品，而現(xiàn)有技術中，鄰居用戶與目標用戶對所有產品的偏好相關，根據鄰居用戶確定的推薦產品可能不屬于目標用戶感興趣的產品類別。因此，本申請相對于現(xiàn)有技術，最終確定的推薦產品更符合目標用戶的偏好，可以提升推薦準確性。附圖說明下面將參照附圖描述本申請的具體實施例，其中：圖1示出了本申請另一實施例提供的另一種推薦產品的確定方法的流程示意圖；圖2示出了本申請另一實施例提供的一種推薦產品的確定裝置的結構示意圖；圖3示出了本申請另一實施例提供的另一種推薦產品的確定裝置的結構示意圖；圖4示出了本申請另一實施例提供的一種第二確定模塊的結構示意圖。具體實施方式為了使本申請的技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖對本申請的示例性實施例進行進一步詳細的說明，顯然，所描述的實施例僅是本申請的一部分實施例，而不是所有實施例的窮舉。并且在不沖突的情況下，本說明中的實施例及實施例中的特征可以互相結合。在進行產品推薦時，首先需要確定推薦產品?，F(xiàn)有技術中，獲取目標用戶對所有產品的偏好評分，根據該偏好評分確定與該目標用戶相似度較高的鄰居用戶，根據鄰居用戶對產品偏好評分確定推薦產品。該方法鄰居用戶的確定與目標用戶對所有產品的偏好評分相關，隨著產品分類的逐漸細化，根據目標用戶對所有產品的偏好評分確定的鄰居用戶的偏好不足以代表目標用戶的偏好，可能出現(xiàn)根據鄰居用戶的偏好確定的推薦產品不屬于目標用戶感興趣的產品類別，進而降低該方法的推薦準確性。為了提升推薦準確性，本申請?zhí)峁┝艘环N推薦產品的確定方法，本申請?zhí)峁┑姆椒ù_定目標用戶感興趣的產品類別；獲取對目標用戶感興趣的產品類別感興趣的鄰居用戶；根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定推薦給目標用戶的推薦產品。本申請?zhí)峁┑姆椒ㄖ朽従佑脩襞c目標用戶對相同的產品類別感興趣，根據本申請?zhí)峁┑姆椒ㄖ械泥従佑脩舻钠么_定的推薦產品屬于目標用戶感興趣的產品類別，提升推薦準確性。結合上述實施環(huán)境，本申請?zhí)峁┝艘环N推薦產品的確定方法。本申請?zhí)峁┑姆椒梢詰糜诟鞣N場景中，以確定推薦產品后，向推薦用戶推薦該推薦產品，滿足用戶的個性化和定制化需求，提升用戶粘度，增強競爭力。為了更清楚明確的說明本實施例提供的推薦產品的確定方法，本實施例以如下場景為例，對于其他場景，可參見如下場景的實現(xiàn)方式。具體場景：產品類別為5類，分別為：音像制品、圖書、家電、服飾和水果，其中，音像制品類別和家電類別不細化具體產品，圖書類別細化為3種產品，分別為：科教書、傳記和小說。服飾類別細化為3種產品，分別為：裙子、褲子和襯衫。水果類別細化為3種產品，分別為：香蕉、蘋果和葡萄。偏好評分采用五個偏好級別：“特別不喜歡”、“不喜歡”、“一般”、“喜歡”、“特別喜歡”，相應分值記為1、2、3、4、5，沒有評價記0分。歷史用戶為{u1，u2，u3，u4}，各歷史用戶對各產品的偏好評分如表3所示：表3運行本實施例提供的方法的推薦產品的確定裝置與存儲上述場景中相關數據的存儲裝置之間的關系，可以為如下關系中的一種：第一種關系：推薦產品的確定裝置與存儲裝置為同一裝置；即存儲上述場景中相關數據的存儲裝置上運行本實施例提供推薦產品的確定方法。此種關系下，運行本實施例提供的方法的推薦產品的確定裝置直接讀取其存儲的上述場景相關數據。例如：各歷史用戶、各產品類別、各產品、產品類別與產品之間的包含關系、對各產品的偏好評分數據。第二種關系：推薦產品的確定裝置與存儲裝置為不同裝置；存儲上述場景中相關數據的存儲裝置和運行本實施例提供的方法的推薦產品的確定裝置為兩個裝置。此種關系下，運行本實施例提供的方法的推薦產品的確定裝置從存儲上述場景中相關數據的存儲裝置中獲取上述場景相關數據。例如，各歷史用戶、各產品類別、各產品、產品類別與產品之間的包含關系、對各產品的偏好評分數據。另外，對于上述場景，無論運行本實施例提供的方法的推薦產品的確定裝置與存儲上述場景中相關數據的存儲裝置之間為何種關系，在進行推薦產品確定時，目標用戶與歷史用戶之間的關系可能存在如下2情況：情況1：歷史用戶不包括目標用戶，例如，目標用戶為u5。針對此種情況，表3中未記載u5對各產品的偏好評分，不能確定u5的偏好，因此，不執(zhí)行本申請?zhí)峁┑耐扑]產品的確定方法。在具體實現(xiàn)時，可以將缺省產品確定為推薦產品，待表3中記載u5對某一或某些產品的偏好評分后，再執(zhí)行本申請?zhí)峁┑姆椒ù_定推薦產品。情況2：歷史用戶包括目標用戶，例如，目標用戶為u4。針對此種情況，可以執(zhí)行本申請?zhí)峁┑姆椒ù_定推薦產品。下面以目標用戶為u4，且u4對蘋果感興趣為例，參見圖1，對本實施例提供的推薦產品的確定方法進行說明。101：根據各產品類別中被各歷史用戶評價的產品數量確定各歷史用戶對各產品類別的興趣度；其中，歷史用戶包括目標用戶u4和其他用戶u1，u2，u3。本步驟在具體實施時，可以根據各產品類別中被各歷史用戶評價的產品數量和各產品類別包括的產品數量，確定各歷史用戶對各產品類別的興趣度。例如，ui(任一歷史用戶)對lj(任一產品類別)的興趣度其中，mij為產品類別j中被歷史用戶i評價的產品數量，為各產品類別中被歷史用戶i評價的產品總數量，nj為產品類別j包括的產品數量，為各產品類別包括的產品總數量。參照表3，現(xiàn)對u1，u2，u3，u4對各產品類別的興趣度的計算方法進行詳細說明。1)對于u1：u1對各產品的評價如表4所示。表4從表4中可看出，類別l1中被u1評價的產品的數量為1，類別l2中被u1評價的產品的數量為3，類別l3中被u1評價的產品的數量為1，類別l4中被u1評價的產品的數量為0，類別l5中被u1評價的產品的數量為0。因此，確定m11＝1，m12＝3，m13＝1，m14＝0，m15＝0。同時，從表4中還可看出，l1包括的產品數量n1＝1，l2包括的產品數量n2＝3，l3包括的產品數量n3＝1，l4包括的產品數量n4＝3，l5包括的產品數量n5＝3。因此，2)對于u2：u2對各產品的評價如表5所示。表5從表5中可看出，類別l1中被u2評價的產品的數量為1，類別l2中被u2評價的產品的數量為3，類別l3中被u2評價的產品的數量為1，類別l4中被u2評價的產品的數量為0，類別l5中被u2評價的產品的數量為0。因此，確定m21＝1，m22＝3，m23＝1，m24＝0，m25＝0。同時，從表5中還可看出，l1包括的產品數量n1＝1，l2包括的產品數量n2＝3，l3包括的產品數量n3＝1，l4包括的產品數量n4＝3，l5包括的產品數量n5＝3。因此，3)對于u3：u3對各產品的評價如表6所示。表6從表6中可看出，類別l1中被u3評價的產品的數量為0，類別l2中被u3評價的產品的數量為1，類別l3中被u3評價的產品的數量為1，類別l4中被u3評價的產品的數量為3，類別l5中被u3評價的產品的數量為3。因此，確定m31＝0，m32＝1，m33＝1，m34＝3，m35＝3。同時，從表6中還可看出，l1包括的產品數量n1＝1，l2包括的產品數量n2＝3，l3包括的產品數量n3＝1，l4包括的產品數量n4＝3，l5包括的產品數量n5＝3。因此，4)對于u4：u4對各產品的評價如表7所示。表7從表7中可看出，類別l1中被u4評價的產品的數量為0，類別l2中被u4評價的產品的數量為3，類別l3中被u4評價的產品的數量為1，類別l4中被u4評價的產品的數量為0，類別l5中被u4評價的產品的數量為1。因此，確定m41＝0，m42＝3，m43＝1，m44＝0，m45＝1。同時，從表7中還可看出，l1包括的產品數量n1＝1，l2包括的產品數量n2＝3，l3包括的產品數量n3＝1，l4包括的產品數量n4＝3，l5包括的產品數量n5＝3。因此，綜上，得到各歷史用戶對各產品類別的興趣度矩陣顯然，當aij＝0表示用戶ui尚未評價過產品類別lj。在產品分類和產品數量確定的情況下，ui對lj評價的產品數量越多，則aij越大，可以認為ui對lj興趣越大。另外，在得到各歷史用戶對各產品類別的興趣度矩陣之后，還可以根據各歷史用戶對各產品類別的興趣度，確定對任一產品類別感興趣的興趣用戶。具體的，確定一個興趣偏好尺度參數α，且α＞0，當0＜aij＜α時，認為ui對lj興趣一般，甚至很小可以忽略；當aij≥α時，認為ui對lj有興趣偏好，且數值越大興趣偏好越大。對預先確定的α，將對lj(j＝1，2，…，m)有興趣偏好的用戶放成一類，即為各產品類別的興趣用戶：uj＝{ui|ai，j≥α，i＝1，2，…，n}，其中，n為用戶數量。以各歷史用戶對各產品類別的興趣度為興趣度矩陣α＝1為例：l1的興趣用戶u1為{u1，u2}，l2的興趣用戶u2為{u1，u2，u3，u4}，l3的興趣用戶u3為{u1，u2，u3，u4}，l4的興趣用戶u4為{u3}，l5的興趣用戶u5為{u3，u4}。當然，在得到lj的興趣用戶uj之后，還可以將得到與uj對應的評分矩陣，即uj中各歷史用戶對lj的評分矩陣，例如，u1中各歷史用戶對l1的評分矩陣u2中各歷史用戶對l2的評分矩陣u3中各歷史用戶對l3的評分矩陣u4中各歷史用戶對l4的評分矩陣u5中各歷史用戶對l5的評分矩陣步驟101并非每次執(zhí)行本實施例提供的推薦產品的確定方法均需要執(zhí)行的步驟，僅當第一次執(zhí)行本實施例提供的推薦產品的確定方法，或者，歷史用戶發(fā)生變化，或者，產品發(fā)生變化，或者，產品類別發(fā)生變化，或者，產品與產品類別的對應關系發(fā)生變化，或者，歷史用戶對任一產品的偏好評分發(fā)生變化時，執(zhí)行步驟101，以確定歷史用戶對產品類別的最新興趣度，本實施例不對執(zhí)行步驟101的觸發(fā)條件進行限定。102：確定目標用戶感興趣的產品類別；其中，目標用戶與歷史用戶之間存在2種關系，歷史用戶不包括目標用戶，或者，歷史用戶包括目標用戶。本實施例僅針對歷史用戶包括目標用戶的情況進行說明。具體的，歷史用戶包括目標用戶和其他用戶，步驟101中得到的歷史用戶對產品類別的興趣度也包括目標用戶對各產品類別的興趣度和其他用戶對各產品類別的興趣度，本步驟根據步驟101中得到的目標用戶對各產品類別的興趣度確定目標用戶感興趣的產品類別。以步驟101中的例子為例，目標用戶u4對各產品類別的興趣度分別為：a41＝0、a44＝0、若興趣偏好尺度參數α＞0，當aij≥α時，認為ui對lj有興趣偏好，則確定u4感興趣的產品類別為l2、l3和l5。103：確定待推薦產品是否屬于目標用戶感興趣的產品類別，若待推薦產品是不屬于目標用戶感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟104，若待推薦產品屬于目標用戶感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟105及后續(xù)步驟；本實施例中的待推薦產品，可以為目標用戶未評分的產品，也可以為目標用戶已評分的產品。例如，待推薦產品可以為u4未評分的音像制品、裙子、褲子、襯衫、香蕉或蘋果，通過向u4推薦未評分的產品，可以使u4發(fā)現(xiàn)其感興趣的其他產品，提升用戶粘度。待推薦產品也可以為u4已評分的科教書、傳記、小說、家電、葡萄，通過u4推薦已評分的產品，可以使u4發(fā)現(xiàn)其感興趣產品的最新動態(tài)，提升用戶粘度。以購物平臺為例，u4購買過科教書、傳記、小說、家電、葡萄且均評分，若待推薦產品確定為音像制品、裙子、褲子、襯衫、香蕉或蘋果，可以增加u4購買音像制品、裙子、褲子、襯衫、香蕉或蘋果的可能性，提升u4對購物平臺的粘度。除此之外，還可以在科教書、傳記、小說、家電或葡萄促銷時，將u4購買過且已評分的科教書、傳記、小說、家電或葡萄再次確定為待推薦產品，使u4獲知科教書、傳記、小說、家電或葡萄的促銷信息，增加u4再次購買科教書、傳記、小說、家電或葡萄的可能性，提升用戶粘度。對于本實施例中的具體場景，若待推薦產品為音像制品，其對應的產品類別為l1，不屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟104。若待推薦產品為裙子，其對應的產品類別為l3，不屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟104。若待推薦產品為褲子，其對應的產品類別為l3，不屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟104。若待推薦產品為襯衫，其對應的產品類別為l3，不屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟104。若待推薦產品為科教書，其對應的產品類別為l2，屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟105。若待推薦產品為傳記，其對應的產品類別為l2，屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟105。若待推薦產品為小說，其對應的產品類別為l2，屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟105。若待推薦產品為家電，其對應的產品類別為l3，屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟105。若待推薦產品為香蕉，其對應的產品類別為l5，屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟105。若待推薦產品為蘋果，其對應的產品類別為l5，屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟105。若待推薦產品為葡萄，其對應的產品類別為l5，屬于u4感興趣的產品類別，則執(zhí)行步驟105。104：確定目標用戶對待推薦產品的興趣度為0，結束流程；以待推薦產品為音像制品為例，確定u4對音像制品的興趣度為0，即音像制品非推薦給u4的推薦產品，結束流程。105：獲取對目標用戶感興趣的產品類別感興趣的鄰居用戶；其中，歷史用戶包括目標用戶和其他用戶，步驟101中得到的歷史用戶對產品類別的興趣度也包括目標用戶對各產品類別的興趣度和其他用戶對各產品類別的興趣度，本步驟根據步驟101中得到的其他用戶對各產品類別的興趣度，將對步驟102中確定的目標用戶(us)感興趣的產品類別(lw)感興趣的其他用戶(ussw)確定為鄰居用戶。以步驟102中的例子為例，步驟102中，確定u4感興趣的產品類別為l2、l3和l5，步驟101中得到a14＝0、a15＝0；a24＝0、a25＝0；a31＝0、若興趣偏好尺度參數α＞0，當aij≥α時，認為ui對lj有興趣偏好，則確定u1感興趣的產品類別為l1、l2和l3，確定u2感興趣的產品類別為l1、l2和l3，確定u3感興趣的產品類別為l2、l3和l5。步驟102中，確定目標用戶u4感興趣的產品類別為l2、l3和l5，則對u4感興趣的產品類別l2感興趣的鄰居用戶us42為{u1，u2，u3}，對u4感興趣的產品類別l3感興趣的鄰居用戶us43為{u1，u2，u3}，對u4感興趣的產品類別l5感興趣的鄰居用戶us45為{u3}。106：根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定推薦給目標用戶的推薦產品。本步驟的具體實施方式，包括但不限于：步驟1：根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度；步驟2：根據推薦度確定推薦給目標用戶的推薦產品。下面對各步驟的實現(xiàn)方式進行具體介紹。步驟1：根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度；對于步驟1，其實現(xiàn)方式包括但不限于如下兩種：第1種實現(xiàn)方式：根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度和目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度。第2種實現(xiàn)方式：根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度、目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和、目標用戶對待推薦產品所屬產品類別的興趣度和目標用戶對各產品類別的興趣度之和，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度。對于第1種實現(xiàn)方式，根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度和目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度。具體實現(xiàn)時，可以根據確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度。其中，rs，j為待推薦產品j針對目標用戶s的推薦度，rkj為鄰居用戶k對待推薦產品j的興趣度，sim(s，k)為第目標用戶s與鄰居用戶k之間的相似度，為目標用戶s與各鄰居用戶之間的相似度之和。sim(s，k)可以通過現(xiàn)有的任一相似度計算方式確定，此處不進行限定。例如：對于us的其他用戶ussw中的任一其他用戶uk，根據云向量v＝(er，en，he)得到sim(s，k)。具體的，1)計算樣本均值：其中，m為產品個數；2)計算一階樣本絕對中心：3)計算樣本方差：4)ers的估計值：5)超熵hes的估計值：6)熵ens的估計值：7)得到us的云向量vs＝(ers，ens，hes)；8)重復1)-7)得到uk的云向量vk＝(erk，enk，hek)；9)根據vs和vk得到sim(s，k)＝cos(vs，vk)。下面參照表3，分別以待推薦產品為科教書、傳記、小說、家電、香蕉、蘋果和葡萄為例，對根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定待推薦產品針對u4的推薦度的第1種實現(xiàn)方式進行舉例說明。步驟102中確定u4的興趣產品類別為l2、l3和l5，步驟105中確定對u4感興趣的產品類別l2感興趣的鄰居用戶us42為{u1，u2，u3}，對u4感興趣的產品類別l3感興趣的鄰居用戶us43為{u1，u2，u3}，對u4感興趣的產品類別l5感興趣的鄰居用戶us45為{u3}。1)待推薦產品1為科教書科教書對應的產品類別為l2，us42為{u1，u2，u3}，若u4與u1之間的相似度為sim(4，1)，u4與u2之間的相似度為sim(4，2)，u4與u3之間的相似度為sim(4，3)，則確定科教書針對u4的推薦度2)待推薦產品2為傳記傳記對應的產品類別為l2，us42為{u1，u2，u3}，傳記針對u4的推薦度3)待推薦產品3為小說小說對應的產品類別為l2，u542為{u1，u2，u3}，小說針對u4的推薦度4)待推薦產品4為家電家電對應的產品類別為l3，us43為{u1，u2，u3}，家電針對u4的推薦度5)待推薦產品5為香蕉香蕉對應的產品類別為l5，us45為{u3}，香蕉針對u4的推薦度6)待推薦產品6為蘋果蘋果對應的產品類別為l5，us45為{u3}，蘋果針對u4的推薦度7)待推薦產品7為葡萄葡萄對應的產品類別為l5，us45為{u3}，葡萄針對u4的推薦度由此可知，小說、家電、香蕉、蘋果、葡萄針對u4的推薦度均為5，教科書、傳記針對u4的推薦度均＜5。第2種實現(xiàn)方式：根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度、目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和、目標用戶對待推薦產品所屬產品類別的興趣度和目標用戶對各產品類別的興趣度之和，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度。例如：根據確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度；其中，rs，j為待推薦產品j針對目標用戶s的推薦度，rkj為鄰居用戶k對待推薦產品j的興趣度，sim(s，k)為目標用戶s與鄰居用戶k之間的相似度，為目標用戶s與各鄰居用戶之間的相似度之和，as，jq為目標用戶s對待推薦產品j所屬產品類別q的興趣度，為目標用戶s對各產品類別的興趣度之和，其中，w為產品類別。下面仍然參照表3，分別以待推薦產品為科教書、傳記、小說、家電、香蕉、蘋果和葡萄為例，對根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定待推薦產品針對u4的推薦度的第2種實現(xiàn)方式進行舉例說明。步驟102中確定u4的興趣產品類別為l2、l3和l5，步驟105中確定對u4感興趣的產品類別l2感興趣的鄰居用戶us42為{u1，u2，u3}，對u4感興趣的產品類別l3感興趣的鄰居用戶us43為{u1，u2，u3}，對u4感興趣的產品類別l5感興趣的鄰居用戶us45為{u3}。1)待推薦產品1為科教書科教書對應的產品類別為l2，us42為{u1，u2，u3}，若u4與u1之間的相似度為sim(4，1)，u4與u2之間的相似度為sim(4，2)，u4與u3之間的相似度為sim(4，3)，則確定步驟101中獲得a41＝0、a44＝0、因此，確定科教書針對u4的推薦度2)待推薦產品2為傳記傳記對應的產品類別為l2，us42為{u1，u2，u3}，則確定確定科教書針對u4的推薦度3)待推薦產品3為小說小說對應的產品類別為l2，us42為{u1，u2，u3}，則確定確定小說針對u4的推薦度4)待推薦產品4為家電家電對應的產品類別為l3，us43為{u1，u2，u3}，則確定確定家電針對u4的推薦度5)待推薦產品5為香蕉香蕉對應的產品類別為l5，us45為{u3}，則確定確定香蕉針對u4的推薦度6)待推薦產品6為蘋果蘋果對應的產品類別為l5，us45為{u3}，則確定確定蘋果針對u4的推薦度7)待推薦產品7為葡萄葡萄對應的產品類別為l5，us45為{u3}，則確定確定葡萄針對u4的推薦度由此可知，小說、家電針對u4的推薦度均為香蕉、蘋果、葡萄針對u4的推薦度均為教科書、傳記針對u4的推薦度在執(zhí)行步驟1：根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度之后，會執(zhí)行步驟2：根據推薦度確定推薦給目標用戶的推薦產品。步驟2的具體實現(xiàn)方式之一，可以為先將待推薦產品按推薦度從大到小排序，將排序靠前的預設數量個產品確定為推薦給目標用戶的推薦產品。以預設數量為5為例，若步驟1由第1種實現(xiàn)方式實現(xiàn)，則小說、家電、香蕉、蘋果、葡萄針對u4的推薦度均為5，教科書、傳記針對u4的推薦度均＜5。將待推薦產品按推薦度從大到小排序為(1)小說、家電、香蕉、蘋果、葡萄，(2)教科書、傳記，因此，將排序靠前的5個產品：小說、家電、香蕉、蘋果、葡萄，確定為推薦給u4的推薦產品，包括蘋果，與u4的實際情況匹配。若步驟1由第2種實現(xiàn)方式實現(xiàn)，則小說、家電針對u4的推薦度均為香蕉、蘋果、葡萄針對u4的推薦度均為教科書、傳記針對u4的推薦度將待推薦產品按推薦度從大到小排序為(1)小說、家電，(2)香蕉、蘋果、葡萄，(3)教科書、傳記，因此，將排序靠前的5個產品：小說、家電、香蕉、蘋果、葡萄，確定為推薦給u4的推薦產品，包括蘋果，與u4的實際情況匹配。由此可知，無論步驟1由第幾種實現(xiàn)方式實現(xiàn)，最終確定推薦給u4的推薦產品均為小說、家電、香蕉、蘋果、葡萄。對于本實施例中的具體場景，現(xiàn)有技術根據圖3所示的u4對所有產品的偏好評分，確定與u4相似度較高的鄰居用戶為u，和u2，根據u1和u2對產品偏好評分確定推薦產品為音像制品、科教書、傳記、小說和家電中的一種或多種，但不會向u4推薦蘋果。而實際上u4對蘋果感興趣，使得現(xiàn)有技術所推薦的產品與u4的實際情況不匹配。本實施例提供的方法，最終確定推薦給u4的推薦產品均為小說、家電、香蕉、蘋果、葡萄，會向u4推薦蘋果，使得本實施例提供的方法所推薦的產品與u4的實際情況匹配。通過本實施例提供的方法得到的推薦產品，并非像現(xiàn)有技術中根據目標用戶的所有評分確定鄰居用戶，而是根據目標用戶感興趣的產品類別確定鄰居用戶，使得鄰居用戶與目標用戶對相同的產品類別感興趣，進而根據鄰居用戶的偏好確定的推薦產品中至少存在一種推薦產品為目標用戶感興趣的產品類別中的產品，提升了確定的推薦產品的準確性。在實際應用中，某電影相關網站應用本實施例提供的推薦產品的確定方法進行產品推薦，該網站用戶人數已超過70000人，用戶評分的電影超過5000部。從數據庫中抽取274個用戶對1489部電影的21078條評分數據，數據集的稀疏等級為：1-21078/(274*1489)＝0.9483。采用推薦結果的度量標準mae(meanabsoluteerror，平均絕對誤差)，mae值越小，則推薦質量越高。其中pi為預測的用戶評分集合，qi為實際的評分集合。本實施例提供的方法得到的mae＝0.77，現(xiàn)有技術得到的mae＝0.81。有益效果：確定目標用戶感興趣的產品類別；獲取對目標用戶感興趣的產品類別感興趣的鄰居用戶；根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定推薦給目標用戶的推薦產品。本申請中的鄰居用戶與目標用戶對相同的產品類別感興趣，根據鄰居用戶的偏好確定的推薦產品為目標用戶感興趣的產品類別中的產品，而現(xiàn)有技術中，鄰居用戶與目標用戶對所有產品的偏好相關，根據鄰居用戶確定的推薦產品可能不屬于目標用戶感興趣的產品類別。因此，本申請相對于現(xiàn)有技術，最終確定的推薦產品更符合目標用戶的偏好，可以提升推薦準確性?；谕话l(fā)明構思，本實施例提供了一種推薦產品的確定裝置，由于該裝置解決問題的原理與圖1所示的一種推薦產品的確定方法相似，因此該應裝置的實施可以參見圖1所示的方法的實施例，重復之處不再贅述。參見圖2，該裝置包括：第一確定模塊201，用于確定目標用戶感興趣的產品類別；獲取模塊202，用于獲取對第一確定模塊201確定的目標用戶感興趣的產品類別感興趣的鄰居用戶；第二確定模塊203，用于根據獲取模塊202獲取的鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定推薦給目標用戶的推薦產品。參見圖3，該裝置，還包括：第三確定模塊204，用于根據各產品類別中被各用戶評價的產品數量確定各用戶對各產品類別的興趣度，用戶包括目標用戶和其他用戶；其中，第一確定模塊201，用于根據第三確定模塊204確定的目標用戶對各產品類別的興趣度確定目標用戶感興趣的產品類別；獲取模塊202，用于將對第三確定模塊204確定的目標用戶感興趣的產品類別感興趣的其他用戶確定為鄰居用戶?？蛇x地，第三確定模塊204，用于根據各產品類別中被各用戶評價的產品數量和各產品類別包括的產品數量，確定各用戶對各產品類別的興趣度?？蛇x地，第三確定模塊204，用于根據確定各用戶對各產品類別的興趣度；其中，aij為用戶i對產品類別j的興趣度，mij為產品類別j中被用戶i評價的產品數量，為各產品類別中被用戶i評價的產品總數量，nj為產品類別j包括的產品數量，為各產品類別包括的產品總數量。其中，待推薦產品屬于目標用戶感興趣的產品類別。參見圖4，第二確定模塊203，包括：第一確定單元2031，用于根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度；第二確定單元2032，用于根據第一確定單元2031確定的推薦度確定推薦給目標用戶的推薦產品。可選地，第一確定單元2031，用于根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度和目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度。可選地，第一確定單元2031，用于根據確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度；其中，rs，j為待推薦產品j針對目標用戶s的推薦度，rkj為鄰居用戶k對待推薦產品j的興趣度，sim(s，k)為第目標用戶s與鄰居用戶k之間的相似度，為目標用戶s與各鄰居用戶之間的相似度之和?？蛇x地，第一確定單元2031，用于根據各鄰居用戶對待推薦產品的興趣度、目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度、目標用戶與各鄰居用戶之間的相似度之和、目標用戶對待推薦產品所屬產品類別的興趣度和目標用戶對各產品類別的興趣度之和，確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度。可選地，第一確定單元2031，用于根據確定待推薦產品針對目標用戶的推薦度；其中，rs，j為待推薦產品j針對目標用戶s的推薦度，rkj為鄰居用戶k對待推薦產品j的興趣度，sim(s，k)為目標用戶s與鄰居用戶k之間的相似度，為目標用戶s與各鄰居用戶之間的相似度之和，as，jq為目標用戶s對待推薦產品j所屬產品類別q的興趣度，為目標用戶s對各產品類別的興趣度之和，其中，w為產品類別。有益效果如下：確定目標用戶感興趣的產品類別；獲取對目標用戶感興趣的產品類別感興趣的鄰居用戶；根據鄰居用戶對待推薦產品的興趣度，確定推薦給目標用戶的推薦產品。本申請中的鄰居用戶與目標用戶對相同的產品類別感興趣，根據鄰居用戶的偏好確定的推薦產品為目標用戶感興趣的產品類別中的產品，而現(xiàn)有技術中，鄰居用戶與目標用戶對所有產品的偏好相關，根據鄰居用戶確定的推薦產品可能不屬于目標用戶感興趣的產品類別。因此，本申請相對于現(xiàn)有技術，最終確定的推薦產品更符合目標用戶的偏好，可以提升推薦準確性。為了描述的方便，以上所述裝置的各部分以功能分為各種模塊或單元分別描述。當然，在實施本發(fā)明時可以把各模塊或單元的功能在同一個或多個軟件或硬件中實現(xiàn)。本領域內的技術人員應明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。本發(fā)明是參照根據本發(fā)明實施例的方法、設備(系統(tǒng))、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執(zhí)行的指令產生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行一系列操作步驟以產生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。當前第1頁12