CN117992676A - 一种基于大数据的科技成果智能推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能推荐技术领域，尤其涉及一种基于大数据的科技成果智能推荐方法，包括，获取待推荐用户的用户名和当前需求信息，确定待推荐用户的第一关注领域、第二关注领域和第三关注领域；计算待推荐匹配度，根据待推荐匹配度将对应的待推荐科技成果进行排序；对各关注领域的实际推荐顺序进行排序；确定各关注领域的实际推荐数量，根据实际推荐数量和实际推荐顺序对排序后的各待推荐科技成果进行推荐。本发明通过将各关注领域内的待推荐科技成果根据所得的实际推荐顺序和实际推荐数量进行选取排列后，再将其推荐发送至对应的待推荐用户，以提升较先推荐的相关科技成果对潜在客户的吸引力，进而加速科技成果的转化过程。

Description

一种基于大数据的科技成果智能推荐方法

技术领域

本发明涉及智能推荐技术领域，尤其涉及一种基于大数据的科技成果智能推荐方法。

背景技术

科技成果是指通过科学研究和技术开发等技术研发活动所取得的具有一定创新性和实用价值的成果，包括理论成果、技术成果和软科学成果等，科技成果是科技活动的核心产出，对于科技进步和经济社会发展具有重要的推动作用。

科技成果的形式多种多样，涉及的领域也各有不同，随着互联网和大数据技术的发展，人们在生活中也越来越依赖科技产品和相关服务，然而，面对海量的科技产品和信息，如何为用户推荐更为符合其需求和兴趣的科技成果成为现有技术中的一大挑战，随机推荐或大量罗列不仅不利于用户得知所需科技成果的相关信息，甚至可能会进一步降低用户对相关科技成果的了解兴趣，从而对科技成果的转化过程造成不利的影响，为了提高科研工作的效率和质量，加速科技成果的转化过程，促进科技与产业的深度融合，如何将更为相关的科技成果推荐给***，即为本发明所要解决的问题之一。

发明内容

为此，本发明提供一种基于大数据的科技成果智能推荐方法，用以克服现有技术中难以根据用户推荐更为符合其相关需求和兴趣的科技成果，从而难以吸引到潜在客户的深层关注，降低了科技成果的转化过程这一问题。

为实现上述目的，本发明一方面提供一种基于大数据的科技成果智能推荐方法，包括，

步骤S1，获取待推荐用户的用户名和当前需求信息；

根据所述用户名获取当前待推荐用户在第一时间段内的历史需求信息和在第二时间段内的历史需求信息以及个人标签信息；

步骤S2，根据所述当前需求信息确定第一关注领域，根据所述第一时间段内的历史需求信息确定第二关注领域，根据所述第二时间段内的历史需求信息及个人标签信息确定第三关注领域；

步骤S3，检索各关注领域内的待推荐科技成果，并根据各待推荐科技成果的近期点击热度值和近期推荐热度值计算待推荐匹配度；

步骤S4，在任意关注领域内，根据所述待推荐匹配度将对应的所述待推荐科技成果进行排序；

步骤S5，根据各关注领域的实际关注度对各关注领域的实际推荐顺序进行排序；

设定所述第一关注领域的实际关注度大于所述第二关注领域的实际关注度大于所述第三关注领域的实际关注度；

步骤S6，根据预设推荐比例与预设推荐个数确定各关注领域所对应的所述待推荐科技成果的实际推荐数量；

步骤S7，根据各关注领域所对应的所述实际推荐数量和所述实际推荐顺序将排序后的各待推荐科技成果推荐至所述待推荐用户处。

进一步地，在所述步骤S3中，还设置有预设采集日期，根据预设采集日期获取所述待推荐科技成果在预设采集日期内的近期点击次数和近期推荐次数，根据预设采集日期和近期点击次数进行计算，获取所述近期点击热度值，根据预设采集日期和近期推荐次数进行计算，获取所述近期推荐热度值；

其中，R1=Q1/D，R2=Q2/D，R1为近期点击热度值，R2为近期推荐热度值，Q1为待推荐科技成果在预设采集日期内的近期点击次数，Q2为待推荐科技成果在预设采集日期内的近期推荐次数，D为预设采集日期。

进一步地，根据所述近期点击热度值和所述近期推荐热度值进行计算，获取所述待推荐科技成果的所述待推荐匹配度；

其中，P=R1/R2，P为待推荐科技成果的待推荐匹配度。

进一步地，在所述步骤S4内，对各所述待推荐科技成果的待推荐匹配度进行对比，将各待推荐科技成果按所得待推荐匹配度的数值大小由大到小进行排序。

进一步地，在所述步骤S6中，所述预设推荐比例包括第一预设推荐比例和第二预设推荐比例，所述第一预设推荐比例为所述第一关注领域的第一预设推荐数与所述第二关注领域的第一预设推荐数以及所述第三关注领域的第一预设推荐数之间的个数比，所述第二预设推荐比例为第二关注领域的第二预设推荐数和第三关注领域的第二预设推荐数之间的个数比；

其中，K1=N1：N2：N3，K2=N2’：N3’，K1为第一预设推荐比例，K2为第二预设推荐比例，N1为第一关注领域的第一预设推荐数，N2为第二关注领域的第一预设推荐数，N3为第三关注领域的第一预设推荐数，N2’为第二关注领域的第二预设推荐数，N3’为第三关注领域的第二预设推荐数。

进一步地，在所述步骤S6中，还包括对所述第一关注领域是否存在的判定，所述预设推荐个数包括第一预设推荐个数和第二预设推荐个数，当判定第一关注领域存在时，通过所述第一预设推荐比例与第一预设推荐个数进行计算，获取各关注领域的所述待推荐科技成果的所述实际推荐数量；

其中，Nis=N×[Ni/（N1+N2+N3）]，Ni为第i关注领域的第一预设推荐数，Nis为第一预设推荐比例下第i关注领域的实际推荐个数，i为1、2或3，N为第一预设推荐个数。

进一步地，在所述步骤S6中，根据对所述第一关注领域是否存在的判定；

若判定所述第一关注领域不存在，则将通过所述第二预设推荐比例与所述第二预设推荐个数进行计算，获取各关注领域的所述待推荐科技成果的实际推荐数量；

其中，Nis’=N’×[Ni’/（N2’+N3’）]，Ni’为第i’关注领域的第二预设推荐数，Nis’为第二预设推荐比例下第i’关注领域的实际推荐个数，i’为2或3，N’为第二预设推荐个数。

进一步地，所述第一时间段的采集时长小于所述第二时间段的采集时长，所述第一时间段不包含于所述第二时间段内。

进一步地，所述当前需求信息为当前待推荐用户在当前时间段内的搜索信息。

进一步地，在所述步骤S7中，根据所述步骤S6所计算的各关注领域的实际推荐数量对经过所述步骤S4排序后的各关注领域内的所述待推荐科技成果从前至后依次进行选取，并根据所述步骤S5中对各关注领域排序后的实际推荐顺序对选取出的待推荐科技成果依次进行推荐。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，通过大数据平台获取待推荐用户在当前时间段内的各个需求信息，以确定其在当前时间段内的各个关注领域，并通过计算各待推荐科技成果的待推荐匹配度对各关注领域内的待推荐科技成果进行排序，以使各关注领域内的相关科技成果可以根据待推荐用户的个人兴趣与需求进行优先排序，通过将各关注领域按其实际关注度进行排序，以得到各关注领域内的待推荐科技成果的实际推荐顺序，并通过预设推荐比例和预设推荐个数对各关注领域内的所要选取的待推荐科技成果的选取个数进行计算，以得到各关注领域的待推荐科技成果的实际推荐数量，并通过所得到的各关注领域内的待推荐科技成果的实际推荐顺序和实际推荐数量对各待推荐科技成果进行选取排列后，再将其推荐发送至待推荐用户，以使其所推荐的相关科技成果越靠前越易吸引到用户的相关兴趣，越符合待推荐用户的需求和兴趣，从而提升较先推荐的相关科技成果对潜在客户的吸引力，以吸引潜在客户对其进行深层关注，加速科技成果的转化过程。

进一步地，通过对任意一关注领域内的各待推荐科技成果的近期推荐热度值和近期推荐热度值进行计算，以方便后续对当前关注领域下的各推荐成果的待推荐匹配度进行计算，并通过所计算的各待推荐匹配度，对各推荐成果对往期推荐用户的实际吸引力进行代表。

尤其，通过对各待推荐科技成果的待推荐匹配度进行计算，以根据各待推荐科技成果的待推荐匹配度对当前关注领域下的各待推荐科技成果进行排序，使得当前关注领域内的待推荐科技成果对往期用户的吸引力越大的越靠前，以提升其对当前待推荐用户的吸引力。

进一步地，通过对第一关注领域的存在与否进行判定，以选定合适的预设推荐比例和预设推荐个数，以使其最终所推荐的待推荐科技成果可以更符合待推荐用户的实际相关需求。

尤其，通过第一预设比例和与其相对应的预设推荐个数计算，以获取各关注领域在第一关注领域存在情况下的各关注领域的待推荐科技成果的实际推荐数量，从而使最终所推荐的相关科技成果更符合存在当前需求的待推荐用户的实际需求与相关兴趣。

进一步地，通过第二预设比例和与其相对应的预设推荐个数计算，以获取各关注领域在第一关注领域不存在时的各关注领域的待推荐科技成果的实际推荐数量，从而使最终所推荐的相关科技成果更符合不存在当前需求的待推荐用户的实际需求与相关兴趣。

附图说明

图1为本实施例基于大数据的科技成果智能推荐方法的流程图；

图2为本实施例对采用何种预设推荐比例的判定逻辑图；

图3为本实施例对判定为存在第一关注领域时计算各关注领域实际推荐数量的具体步骤的流程图；

图4为本实施例对判定为不存在第一关注领域时计算各关注领域实际推荐数量的具体步骤的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1，如图1所示，其为本实施例基于大数据的科技成果智能推荐方法的流程图；

具体而言，本发明实施例提供的基于大数据的科技成果智能推荐方法，包括，

步骤S1，获取待推荐用户的用户名和当前需求信息；

根据所述用户名获取当前待推荐用户在第一时间段内的历史需求信息和在第二时间段内的历史需求信息以及个人标签信息；

步骤S2，根据所述当前需求信息确定第一关注领域，根据所述第一时间段内的历史需求信息确定第二关注领域，根据所述第二时间段内的历史需求信息及个人标签信息确定第三关注领域；

步骤S3，检索各关注领域内的待推荐科技成果，并根据各待推荐科技成果的近期点击热度值和近期推荐热度值计算待推荐匹配度；

其中，检索各关注领域内的待推荐科技成果的步骤为，通过大数据平台对各关注领域相对应的领域内的相关科技成果进行搜索，将所搜索到的相关科技成果作为待推荐科技成果；

步骤S4，在任意关注领域内，根据所述待推荐匹配度将对应的所述待推荐科技成果进行排序；

步骤S5，根据各关注领域的实际关注度对各关注领域的实际推荐顺序进行排序；

设定所述第一关注领域的实际关注度大于第二关注领域的实际关注度大于第三关注领域的实际关注度；

步骤S6，根据预设推荐比例与预设推荐个数确定各关注领域所对应的所述待推荐科技成果的实际推荐数量；

步骤S7，根据各关注领域所对应的实际推荐数量和实际推荐顺序将排序后的各待推荐科技成果推荐至所述待推荐用户处。

通过大数据平台获取待推荐用户在当前时间段内的各个需求信息，以确定其在当前时间段内的各个关注领域，并通过计算各待推荐科技成果的待推荐匹配度对各关注领域内的待推荐科技成果进行排序，以使各关注领域内的相关科技成果可以根据待推荐用户的个人兴趣与需求进行优先排序，通过将各关注领域按其实际关注度进行排序，以得到各关注领域内的待推荐科技成果的实际推荐顺序，并通过预设推荐比例和预设推荐个数对各关注领域内的所要选取的待推荐科技成果的选取个数进行计算，以得到各关注领域的待推荐科技成果的实际推荐数量，并通过所得的各关注领域内的待推荐科技成果的实际推荐顺序和实际推荐数量对各待推荐科技成果进行选取排列后，再将其推荐发送至待推荐用户，以使其所推荐的相关科技成果越靠前越易吸引到用户的相关兴趣，越符合待推荐用户的需求和兴趣，从而提升较先推荐的相关科技成果对潜在客户的吸引力，以吸引潜在客户对其进行深层关注，加速科技成果的转化过程。

具体而言在所述步骤S3中，还设置有预设采集日期，根据预设采集日期获取待推荐科技成果在预设采集日期内的近期点击次数和近期推荐次数，根据预设采集日期和近期点击次数进行计算，获取所述近期点击热度值，根据预设采集日期和近期推荐次数进行计算，获取所述近期推荐热度值；

其中，R1=Q1/D，R2=Q2/D，R1为近期点击热度值，R2为近期推荐热度值，Q1为待推荐科技成果在预设采集日期内的近期点击次数，Q2为待推荐科技成果在预设采集日期内的近期推荐次数，D为预设采集日期。

通过对任意一关注领域内的各待推荐科技成果的近期推荐热度值和近期推荐热度值进行计算，以方便后续对当前关注领域下的各推荐成果的待推荐匹配度进行计算，并通过所计算的各待推荐匹配度，对各推荐成果对往期推荐用户的实际吸引力进行代表。

在本实施例中，所选定的预设采集日期可根据相关关注领域内待推荐科技成果的上次推荐日期和个人计算习惯进行一定的调整修改，但为保证计算结果的实时性，其一般不应超过30天，且为使计算结果更加客观准确，避免其因一时热度值对最终对比结果造成影响，所选预设采集日期不应小于5天；

但实际选取结果同样应根据所检索到的各关注领域内的待推荐科技成果的最近点击日期和最近推荐日期进行选取，例如，若所确定的关注领域中有较为冷门的关注领域，导致其领域下所检索到的相关待推荐科技成果推荐次数较少，其最近一次推荐的推荐日期距离上次推荐的最近推荐日期已超过30天，则应根据上次推荐时的推荐日期与当前推荐之间的间隔日期进行适当延长与调整；

例如，若检索到当前关注领域所相关的待推荐科技成果中的最近一次推荐日期为20天前，而上一次的推荐日期为60天前，两者之间的推荐间隔已超出30天，且推荐次数较少，则可适当向后延续一定次数的推荐次数并采集其推荐日期，以使采集到的数据更加客观，其延续次数可根据最近几次推荐日期之间的实际间隔日期进行选取，即所选预设采集日期为最近一次推荐的推荐日期与所选最后一次推荐的推荐日期的差值，且为避免采集到的数据过于局限，所选的最后一次的推荐与最近一次的推荐之间的间隔次数不应低于三次。

具体而言根据所述近期点击热度值和所述近期推荐热度值进行计算，获取所述待推荐科技成果的待推荐匹配度；

其中，P=R1/R2，P为待推荐科技成果的待推荐匹配度。

通过对各待推荐科技成果的待推荐匹配度进行计算，以根据各待推荐科技成果的待推荐匹配度对当前关注领域下的各待推荐科技成果进行排序，使得当前关注领域内的待推荐科技成果对往期用户的吸引力越大的越靠前，从而使靠前区域的待推荐科技成果对相同兴趣领域下的待推荐用户的吸引力相较靠后区域的待推荐科技成果的更大，以提升其对当前待推荐用户的吸引力。

例如，若本实施例所采取的预设采集日期为10天，即D=10，检索到与第一关注领域所相关的待推荐科技成果中的任意一个待推荐科技成果在此采集日期内的总点击次数为30次，在此采集日期内的总推荐次数为50次，则其近期点击次数Q1=30，近期推荐次数Q2=50，计算得到近期点击热度值R1=Q1/D=30/10=3，近期推荐热度值R2=Q2/D=50/10=5，则当前待推荐科技成果的待推荐匹配度为P=R1/R2=3/5=0.6，若计算得到与第一关注领域所相关的待推荐科技成果中的另一个待推荐科技成果的待推荐匹配度P’=0.5，由于P’＜P，则将当前待推荐科技成果排在上一待推荐科技成果的后方。

具体而言在所述步骤S4内，对各所述待推荐科技成果的待推荐匹配度进行对比，将各所述待推荐科技成果按所得待推荐匹配度的数值大小由大到小进行排序。

通过对匹配到的同一领域下的待推荐科技成果进行排序，将推荐后点击次数较高的相关科技成果适当进行前移，即将更容易吸引待推荐用户关注浏览的相关科技成果向前排序，以使后续推荐至用户处的相关科技成果为当前关注领域下更容易引起用户了解兴趣的相关科技成果。

请继续参阅图2，如图2所示，其为本实施例对采用何种预设推荐比例的判定逻辑图；

具体而言在所述步骤S6中，所述预设推荐比例包括第一预设推荐比例和第二预设推荐比例，所述第一预设推荐比例为第一关注领域的第一预设推荐数与第二关注领域的第一预设推荐数以及第三关注领域的第一预设推荐数之间的个数比，所述第二预设推荐比例为第二关注领域的第二预设推荐数和第三关注领域的第二预设推荐数之间的个数比；

其中，K1=N1：N2：N3，K2=N2’：N3’，K1为第一预设推荐比例，K2为第二预设推荐比例，N1为第一关注领域的第一预设推荐数，N2为第二关注领域的第一预设推荐数，N3为第三关注领域的第一预设推荐数，N2’为第二关注领域的第二预设推荐数，N3’为第三关注领域的第二预设推荐数。

通过对第一关注领域的存在与否进行判定，以选定合适的预设推荐比例和预设推荐个数，以使其最终所推荐的待推荐科技成果可以更符合待推荐用户的实际相关需求。

其中，对第一关注领域是否存在的判定方式为，通过确定当前待推荐用户在当前时间段是否存在主动搜索行为，以确定其在当前时间段内是否存在主动需求信息，作为其当前需求信息。

若当前待推荐用户存在主动搜索行为，确定其存在主动需求信息，确定其存在第一关注领域，并将主动需求信息作为当前需求信息以确定其第一关注领域；

若当前待推荐用户不存在主动搜索行为，确定其不存在主动需求信息，即可确定其不存在第一关注领域；

在本实施例中，设置的第一预设推荐比例和第二预设推荐比例为应对不同判定情况时所使用的不同预设措施，即当判定第一关注领域存在时，代表当前待推荐用户在当前时间段内正在主动对特定领域内的相关科技成果进行搜索查询，即代表其在当前时间段内亟需了解第一关注领域内的相关科技成果，因此应当以第一关注领域相对应的相关科技成果为主进行推荐，以第二关注领域和第三关注领域相对应的相关科技成果为辅作为补充进行关联推荐；

而当判定第一关注领域不存在时，即代表当前待推荐用户在当前时间段内并无想要主动查询的科技成果，因此在对其进行推荐时应当以能吸引其注意力的相关兴趣为主进行推荐，并以与其近期相关兴趣相对应的第二关注领域内的相关科技成果为主进行推荐，以与其长期相关兴趣相对应的第三关注领域内的相关科技成果为辅进行推荐，以吸引其对推荐到的科技成果进行点击了解，因此在本实施例中所选的N1≥（N2+N3），N2’≥N3’且在相同预设推荐总数的情况下，N2’应当大于N2，N3’应当大于N3。

请继续参阅图3，如图3所示，其为本实施例对判定为存在第一关注领域时计算各关注领域实际推荐数量的具体步骤的流程图；

具体而言在所述步骤S6中，还包括对第一关注领域是否存在的判定，所述预设推荐个数包括第一预设推荐个数和第二预设推荐个数，当判定第一关注领域存在时，通过第一预设推荐比例与预设推荐个数进行计算，获取各关注领域的所述待推荐科技成果的实际推荐数量；

其中，Nis=N×[Ni/（N1+N2+N3）]，Ni为第i关注领域的第一预设推荐数，Nis为第一预设推荐比例下第i关注领域的实际推荐数量，i为1、2或3，N为第一预设推荐个数。

通过第一预设比例和与其相对应的第一预设推荐个数计算，以获取各关注领域在第一关注领域存在情况下的各关注领域的待推荐科技成果的实际推荐数量，从而使最终所推荐的相关科技成果更符合存在当前需求的待推荐用户的实际需求与相关兴趣。

在本实施例中，所选取的预设推荐个数同样应根据用户是否存在主动需求的情况进行选取，因此将其根据主动需求的存在与否划分为第一预设推荐个数和第二预设推荐个数，其中，第一预设推荐个数为主动需求存在时的预设推荐个数，第二预设推荐个数为主动需求不存在时的预设推荐个数，即第一预设推荐个数与第一预设推荐比例相对应，第二预设推荐个数与第二预设推荐比例相对应，且第一预设推荐个数应当大于第二预设推荐个数，例如当用户存在主动需求时，即当第一关注领域判定存在时，为帮助用户搜索到想要的相关科技成果，应当为其提供尽可能较多的相关科技成果，同时为避免其出现“审美疲劳”并帮助其快速定位相关科技成果，因此所选的第一预设推荐个数应当在10-50个以内进行选取，以避免推荐过多容易扰乱用户判断的同时，减少其因内容过多而产生抵触情感的可能；

即当判定第一关注领域存在时，若本实施例所采用的第一预设推荐比例为K1=3：2：1时，所选取的第一预设推荐个数为N=20时，计算可得N1s=20×[3/（3+2+1）]=10，N2s=20×[2/（3+2+1）]=8，N3s=20×[1/（3+2+1）]=2，且当N1s、N2s或N3s不为整数时自动向上取整。

请继续参阅图4，如图4所示，其为本实施例对判定为不存在第一关注领域时计算各关注领域实际推荐数量的具体步骤的流程图；

具体而言在所述步骤S6中，对所述第一关注领域是否存在的判定；

若判定第一关注领域不存在，则将通过第二预设推荐比例与第二预设推荐个数进行计算，获取各关注领域的所述待推荐科技成果的实际推荐数量；

其中，Nis’=N×[Ni’/（N2’+N3’）]，Ni’为第i’关注领域的第二预设推荐数，Nis’为第二预设推荐比例下第i’关注领域的实际推荐数量，i’为2或3，N’为第二预设推荐个数。

通过第二预设比例和与其相对应的预设推荐个数计算，以获取各关注领域在第一关注领域不存在时的各关注领域的待推荐科技成果的实际推荐数量，从而使最终所推荐的相关科技成果更符合不存在当前需求的待推荐用户的实际需求与相关兴趣。

在本实施例中，当用户不存在主动需求时，即当第一关注领域判定不存在时，为避免因推荐内容过多而引起用户反感可能，应当在根据其兴趣进行推荐的同时，尽可能的减少推荐量，再考虑到目前市面常用的接收终端大多为移动手机，因此所选的第二预设推荐个数应当在2-5个以内进行选取为好；

即当判定第一关注领域存在时，且当本实施例所采用的第二预设推荐比例为K2=3：2时，所选取的第二预设推荐个数为N’=5时，计算可得N2s’=5×[3/（3+2）]=3，N3s’=5×[2/（3+2）]=2，且当N2s’或N3s’不为整数时自动向上取整。

具体而言所述第一时间段的采集时长小于所述第二时间段的采集时长，所述第一时间段不包含于所述第二时间段内。

即所述第一时间段为在距当前时间段较为近期的一段时间，所述第二时间段为待推荐用户在距当前时间段较为长期的一段时间，且所述第一时间段不包含于所述第二时间段内，例如，设定当前时间段为今天，可设定所述第一时间段为距当前时间段七天以内除去今天以外的时间，所述第二时间段为距当前时间段三十天以内除第一时间段以外的时间，通过大数据平台获取待推荐用户在当前时间段相较近期的一段时间内的常用搜索关键词，以确定所述待推荐用户的在当前时间段内的短期需求信息，并根据其当前时间段内的短期需求信息确定其近期关注领域作为其第二关注领域，通过获取待推荐用户在当前时间段相较长期的一段时间内的常用搜索关键词与其个人标签中所设置的兴趣爱好确定其当前时间段内较为长期的长期需求信息，并根据其当前时间段内的长期需求信息确定其长期关注领域作为其第三关注领域，其中，对其长期关注领域的确定还包括以下三种情况：

当待推荐用户在距当前时间段较为长期的一段时间内的常用搜索关键词与其个人标签中所设置的兴趣爱好相符且不与近期关注领域所对应的关键词相同时，将其个人标签中所设置的兴趣爱好作为长期需求信息确定其长期关注领域以确定其第三关注领域；

当待推荐用户在距当前时间段较为长期的一段时间内的常用搜索关键词与其个人标签中所设置的兴趣爱好不符且不与近期关注领域所对应的关键词相同时，将其长期时间段内的常用搜索关键词作为长期需求信息确定其长期关注领域以确定其第三关注领域；

当待推荐用户在距当前时间段较为长期的一段时间内的常用搜索关键词与其个人标签中所设置的兴趣爱好不符且与近期关注领域所对应的关键词相同时，将其个人标签中所设置的兴趣爱好作为长期需求信息确定其长期关注领域以确定其第三关注领域。

具体而言所述当前需求信息为当前待推荐用户在当前时间段内的搜索信息。

即通过大数据平台获取待推荐用户在当前时间段正在主动搜索信息的关键词，以确定所述待推荐用户的在当前时间段内主动需求信息，进而确定其当前急需的相关科技领域作为其第二关注领域。

具体而言在所述步骤S7中，根据所述步骤S6所计算的各关注领域的实际推荐数量对经过所述步骤S4排序后的各关注领域内的所述待推荐科技成果从前至后依次进行选取，并根据所述步骤S5中对各关注领域排序后的实际推荐顺序对选取出的待推荐科技成果依次进行推荐。

通过将经过内部排序后的各关注领域内的待推荐科技成果按照所计算的各关注领域的实际推荐数量从前至后依次进行选取，从而使所选取出的各关注领域的待推荐科技成果均为当前关注领域下更易吸引用户关注的相关科技成果，并通过将其按照根据待推荐用户的需求兴趣而对各关注领域进行排序后的实际推荐顺序进行排列后依次推荐至待推荐用户处，以使其较先推荐的相关科技成果更易吸引到用户的相关兴趣，从而吸引其对所推荐的科技成果进行关注了解。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，包括，

步骤S1，获取待推荐用户的用户名和当前需求信息；

根据所述用户名获取当前待推荐用户在第一时间段内的历史需求信息和在第二时间段内的历史需求信息以及个人标签信息；

步骤S2，根据所述当前需求信息确定第一关注领域，根据所述第一时间段内的历史需求信息确定第二关注领域，根据所述第二时间段内的历史需求信息及个人标签信息确定第三关注领域；

步骤S3，检索各关注领域内的待推荐科技成果，并根据各待推荐科技成果的近期点击热度值和近期推荐热度值计算待推荐匹配度；

步骤S4，在任意关注领域内，根据所述待推荐匹配度将对应的所述待推荐科技成果进行排序；

步骤S5，根据各关注领域的实际关注度对各关注领域的实际推荐顺序进行排序；

设定所述第一关注领域的实际关注度大于所述第二关注领域的实际关注度大于所述第三关注领域的实际关注度；

步骤S6，根据预设推荐比例与预设推荐个数确定各关注领域所对应的所述待推荐科技成果的实际推荐数量；

步骤S7，根据各关注领域所对应的所述实际推荐数量和所述实际推荐顺序将排序后的各待推荐科技成果推荐至所述待推荐用户。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，在所述步骤S3中，还设置有预设采集日期，根据预设采集日期获取所述待推荐科技成果在预设采集日期内的近期点击次数和近期推荐次数，根据预设采集日期和近期点击次数进行计算，获取所述近期点击热度值，根据预设采集日期和近期推荐次数进行计算，获取所述近期推荐热度值；

其中，R1=Q1/D，R2=Q2/D，R1为近期点击热度值，R2为近期推荐热度值，Q1为待推荐科技成果在预设采集日期内的近期点击次数，Q2为待推荐科技成果在预设采集日期内的近期推荐次数，D为预设采集日期。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，根据所述近期点击热度值和所述近期推荐热度值进行计算，获取所述待推荐科技成果的所述待推荐匹配度；

其中，P=R1/R2，P为待推荐科技成果的待推荐匹配度。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，在所述步骤S4内，对各所述待推荐科技成果的待推荐匹配度进行对比，将各待推荐科技成果按所得待推荐匹配度的数值大小由大到小进行排序。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，在所述步骤S6中，所述预设推荐比例包括第一预设推荐比例和第二预设推荐比例，所述第一预设推荐比例为所述第一关注领域的第一预设推荐数与所述第二关注领域的第一预设推荐数以及所述第三关注领域的第一预设推荐数之间的个数比，所述第二预设推荐比例为第二关注领域的第二预设推荐数和第三关注领域的第二预设推荐数之间的个数比；

其中，K1=N1：N2：N3，K2=N2’：N3’，K1为第一预设推荐比例，K2为第二预设推荐比例，N1为第一关注领域的第一预设推荐数，N2为第二关注领域的第一预设推荐数，N3为第三关注领域的第一预设推荐数，N2’为第二关注领域的第二预设推荐数，N3’为第三关注领域的第二预设推荐数。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，在所述步骤S6中，还包括对所述第一关注领域是否存在的判定，所述预设推荐个数包括第一预设推荐个数和第二预设推荐个数，当判定第一关注领域存在时，通过所述第一预设推荐比例与第一预设推荐个数进行计算，获取各关注领域的所述待推荐科技成果的所述实际推荐数量；

其中，Nis=N×[Ni/（N1+N2+N3）]，Ni为第i关注领域的第一预设推荐数，Nis为第一预设推荐比例下第i关注领域的实际推荐个数，i为1、2或3，N为第一预设推荐个数。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，在所述步骤S6中，根据对所述第一关注领域是否存在的判定；

若判定所述第一关注领域不存在，则将通过所述第二预设推荐比例与所述第二预设推荐个数进行计算，获取各关注领域的所述待推荐科技成果的实际推荐数量；

其中，Nis’=N’×[Ni’/（N2’+N3’）]，Ni’为第i’关注领域的第二预设推荐数，Nis’为第二预设推荐比例下第i’关注领域的实际推荐个数，i’为2或3，N’为第二预设推荐个数。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，所述第一时间段的采集时长小于所述第二时间段的采集时长，所述第一时间段不包含于所述第二时间段内。

9.根据权利要求8所述的基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，所述当前需求信息为当前待推荐用户在当前时间段内的搜索信息。

10.根据权利要求9所述的基于大数据的科技成果智能推荐方法，其特征在于，在所述步骤S7中，根据所述步骤S6所计算的各关注领域的实际推荐数量对经过所述步骤S4排序后的各关注领域内的所述待推荐科技成果从前至后依次进行选取，并根据所述步骤S5中对各关注领域排序后的实际推荐顺序对选取出的待推荐科技成果依次进行推荐。