状态推荐方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种状态推荐方法及系统，所述方法包括：根据用户的历史行为统计以一预设的开始状态为出发点且步长小于等于N的每个结束状态的发生次数或发生概率，其中N为正整数；获取发生次数或发生概率最高的结束状态并推荐给用户。本发明能够精确统计出用户在当前的开始状态下，在小于等于N个步长内用户最有可能到达的结束状态，然后将这种最有可能到达的结束状态推荐给用户，提高推荐状态的命中率。
【专利说明】状态推荐方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种状态推荐方法及系统。
【背景技术】
[0002]随着近几年游戏行业的快速发展，游戏物品交易市场也越来越繁荣，但与之不匹配的是目前大多数平台的游戏物品推荐方法还是基于销售量或直接指定白名单的方式进行的，相对于现实商品的推荐技术发展，游戏物品的推荐技术落后了很多。
[0003]当前大多数游戏中商品(游戏物品)推荐方法大致有两种:
[0004]第一种方法，对于热售物品的推荐，按物品的销售数量(或金额)排行榜，将热售物品推荐给用户，这种方法能够将最活跃的物品推荐给用户，但其缺点在于，热售的商品是部分用户需要的商品，但不一定是当前用户需要的物品。
[0005]第二种方法，根据商品之间的关联关系作规则推荐。例如用户购买了某套装中的一个物品，则可推荐套装中的其他物品给用户。这是一种更深入细化的推荐方法，推荐命中
率会高一些。
[0006]然而，上述第二种方法具有以下缺点:
[0007]I)需要不断的学习和认识新的规则；
[0008]2)随着规则的增多，需要手动维护规则的任务也越来越多；
[0009]3)规则的完善度直接关系到推荐的命中率。
[0010]因此，如何降低学习和维护规则带来的成本，如何保证向用户推荐的状态如商品能够命中绝大多数用户行为是目前亟待解决的问题。
【发明内容】
[0011]本发明的目的在于提供一种状态推荐方法及系统，能够精确统计出用户在当前的开始状态下，在小于等于N个步长内用户最有可能到达的结束状态，然后将这种最有可能到达的结束状态推荐给用户，提高推荐状态的命中率。
[0012]为解决上述问题，本发明提供一种状态推荐方法，包括:
[0013]根据用户的历史行为统计以一预设的开始状态为出发点且步长小于等于N的每个结束状态的发生次数或发生概率，其中N为正整数；
[0014]获取发生次数或发生概率最高的结束状态并推荐给用户。
[0015]进一步的，在上述方法中，根据下述公式统计以一预设的开始状态为出发点且步长小于等于N的每个结束状态的发生概率:
[0016]发生概率
【权利要求】
1.一种状态推荐方法，其特征在于，包括: 根据用户的历史行为统计以一预设的开始状态为出发点且步长小于等于N的每个结束状态的发生次数或发生概率，其中N为正整数； 获取发生次数或发生概率最高的结束状态并推荐给用户。
2.如权利要求1所述的状态推荐方法，其特征在于，根据下述公式统计以一预设的开始状态为出发点且步长小于等于N的每个结束状态的发生概率:
3.如权利要求2所述的状态推荐方法，其特征在于，根据下述公式获取发生概率最高的结束状态:
4.如权利要求1所述的状态推荐方法，其特征在于，根据用户的历史行为统计以一预设的开始状态为出发点且步长小于等于N的每个结束状态的发生次数:
5.如权利要求4所述的状态推荐方法，其特征在于，根据下述公式获取发生次数最高的结束状态:
6.如权利要求1所述的状态推荐方法，其特征在于，所述N大于等于4且小于等于10。
7.一种状态推荐系统，其特征在于，包括: 统计模块，用于根据用户的历史行为统计以一预设的开始状态为出发点且步长小于等于N的每个结束状态的发生次数或发生概率，其中N为正整数； 推荐模块，用于获取发生次数或发生概率最高的结束状态并推荐给用户。
8.如权利要求7所述的状态推荐系统，其特征在于，所述统计模块根据下述公式统计以一预设的开始状态为出发点且步长小于等于N的每个结束状态的发生概率:
9.如权利要求8所述的状态推荐系统，其特征在于，所述推荐模块根据下述公式获取发生概率最闻的结束状态:
10.如权利要求7所述的状态推荐系统，其特征在于，所述统计模块根据用户的历史行为统计以一预设的开始状态为出发点且步长小于等于N的每个结束状态的发生次数:
11.如权利要求10所述的状态推荐系统，其特征在于，所述推荐模块根据下述公式获取发生次数最1?的结束状态:
【文档编号】G06Q30/02GK103679496SQ201210349848
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2012年9月19日 优先权日:2012年9月19日
【发明者】王永庚 申请人:盛趣信息技术（上海）有限公司