本发明属于互联网大数据信息推文推荐领域，具体涉及一种公众号推文集合推荐方法及推荐程序。

背景技术：

1、如今社会信息传播最迅速、最有效的媒介是互联网，而微信公众号是其中最重要的信息平台之一。对于某一社群而言，例如大学生群体，针对他们的微信公众号是数量庞大且属性多样的，每天接收到的大量推文中可能只有少部分内容是用户真正需要或感兴趣的，这导致用户需要花费大量时间浏览推文或者容易错过重要内容。

2、目前市面上还没有app或微信小程序等平台实现了基于推荐算法的微信公众号推文的集合推荐功能。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：提供一种公众号推文集合推荐方法及推荐程序，解决了现有技术中公众号推文太多无效信息量大、浪费时间的问题。

2、本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

3、一种公众号推文集合推荐方法，包括

4、搭建数据库，用于存储所有推文信息、用户浏览记录和所有用户信息；

5、构建协同过滤推荐算法，用于根据用户的历史浏览数据及用户个人信息，对推文进行排序；

6、搭建后台管理系统，用于管理推文信息及用户信息，并实现协同过滤推荐算法；

7、集合推荐终端，调用后台经过协同过滤推荐算法排序的推文数据及用户信息，实现公众号推文集合推荐功能。

8、搭建数据库的具体过程如下：

9、设置article表格，用于存储所有原始推文信息，以及实时更新的推文信息；

10、设置record表格，用于存储所有用户的浏览历史，并实时更新；

11、设置user表格，用于存储所有用户信息，存储管理员用户登陆网页管理端的密码。

12、构建协同过滤算法包括如下步骤：

13、步骤1、根据隐式评分和显式评分构建用户-推文评分矩阵；

14、步骤2、根据用户的历史浏览推文计算用户之间、用户与推文之间的相似度，查找目标用户的相邻邻居用户；

15、步骤3、计算目标用户对未浏览推文的趋向性预测得分；

16、步骤4、对未浏览推文的趋向性预测得分进行排序，将得分值最高的若干篇推文推荐给目标用户。

17、步骤1中，通过获取用户所选取推文的推荐记录以及浏览历史行为作为隐式评分，在用户获取相关推文的推荐后，将对于该推荐的评分作为贴合用户喜好程度的显式评分。

18、所述趋向性预测公式为：

19、

20、其中，u为目标用户u在推文s上有得分且相似度超过一定阈值的相邻用户集合，v为其中一个邻近用户，rv,s为用户v对推文s的评分，rv为用户v的平均评分。

21、所述后台管理系统采用java搭建后台管理网页，用于管理推文信息及用户信息，并实现协同过滤推荐算法。

22、所述集合推荐终端为微信小程序，用于实现公众号推文的协同过滤推荐、推文搜索、个人信息设置、兴趣标签选择、浏览历史查看的功能。

23、一种公众号推文集合推荐程序，包括用户模块和运营模块；其中，

24、用户模块包括用户登录界面、推文展示界面以及用户设置界面，用户登录界面包括新用户注册、初始信息设置、挑选初始兴趣标签，老用户直接登录进入推文展示界面；推文展示界面包括推文陈列单元及搜索框；用户设置界面包括个人信息设置、兴趣标签设置和历史浏览查看；

25、运营模块包括管理员账号密码登录、推文上传和用户管理。

26、所述推文陈列单元展示推文的名称或关键词链接，点击后，通过url跳转至该推文全文。

27、一种计算机存储介质，包括若干计算机指令，所述计算机指令在被调用时执行所述方法的全部或部分步骤。

28、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

29、1、利用协同过滤推荐算法，根据用户的历史浏览进行实时推荐，将一系列公众号的推文按照用户可能感兴趣的程度进行排序并推送给用户。

30、2、该方案的推广性强，可以针对不同社群设置不同的微信公众号集合，搭建针对不同社群的专属微信公众号推文推荐系统。

31、3、让用户在平台中便捷、高效地获取所需的推文信息。

1.一种公众号推文集合推荐方法，其特征在于：包括

2.根据权利要求1所述的公众号推文集合推荐方法，其特征在于：搭建数据库的具体过程如下：

3.根据权利要求1所述的公众号推文集合推荐方法，其特征在于：构建协同过滤算法包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的公众号推文集合推荐方法，其特征在于：步骤1中，通过获取用户所选取推文的推荐记录以及浏览历史行为作为隐式评分，在用户获取相关推文的推荐后，将对于该推荐的评分作为贴合用户喜好程度的显式评分。

5.根据权利要求4所述的公众号推文集合推荐方法，其特征在于：所述趋向性预测公式为：

6.根据权利要求1所述的公众号推文集合推荐方法，其特征在于：所述后台管理系统采用java搭建后台管理网页，用于管理推文信息及用户信息，并实现协同过滤推荐算法。

7.根据权利要求1所述的公众号推文集合推荐方法，其特征在于：所述集合推荐终端为微信小程序，用于实现公众号推文的协同过滤推荐、推文搜索、个人信息设置、兴趣标签选择、浏览历史查看的功能。

8.一种公众号推文集合推荐程序，其特征在于：包括用户模块和运营模块；其中，

9.根据权利要求8所述的公众号推文集合推荐程序，其特征在于：所述推文陈列单元展示推文的名称或关键词链接，点击后，通过url跳转至该推文全文。

10.一种计算机存储介质，其特征在于：包括若干计算机指令，所述计算机指令在被调用时执行权利要求1至7中任一项方法的全部或部分步骤。