明实施例对此不做限制。
[0148] 重复进行训练集的调整、推荐、性能评估，直到推荐准确率高于该预设第S阔值， 将此时的训练集大小作为当前最优训练集大小，该次训练集调整过程结束。
[0149] 在本发明实施例中，待推荐对象的确定、更新的过程可W基于控制理论的自适应 动态系统框架，参见图2所示，该框架可W包括控制器210、调节器220、监控器230和待控 制系统240。控制器210被配置为对待控制系统240动态性进行控制的系统，待控制系统 240被配置为具有动态性的系统。
[0150] 在控制方法产生一个足够保持动态系统性能的控制输入后，调节器220对此输入 信号进行捕捉，并将该个信号W控制变量的方式传入待控制系统240中。系统经过控制变 量作用后，产生动态性，并W性能变量进行表示。接着，监控器230监控到动态系统的输出 并传回控制器210,并将其与设定的参考性能进行比较，计算出误差后产生下一次的控制输 入。W此，完成一次对待控制系统的控制过程。
[0151] 参见图3所示，为本发明实施例在图2所示框架基础上的流程图。
[0152] 将包含目标用户的多个用户的关注行为数据作为当前训练集，输入到推荐系统 301后，输出待推荐对象的集合302。一方面，将待推荐对象的集合302与目标用户的新的 反馈，即将待推荐对象的集合中的对象推荐给目标用户后的一个时间段内目标用户的关注 行为数据，利用用户行为动态性校验单元303进行个性率的比较，如果需要调整个性率，贝U 利用推荐结果控制器中的个性率调整单元304进行个性率的调整，使用调整后的个性率确 定待推荐对象的集合302中个性推荐对象的个数及热点推荐对象的个数；另一方面，将待 推荐对象的集合302与目标用户的新的反馈，即将待推荐对象的集合中的对象推荐给目标 用户后的一个时间段内目标用户的关注行为数据，利用准确率校验单元305进行推荐准确 率的校验，W确定是否需要调整当前训练集，如果需要，则使用训练集控制器中的训练集调 整单元306对当前训练集进行调整，并将调整后的训练集作为推荐系统301的输入。
[0153] 应用本发明实施例所提供的技术方案，在应对系统动态变化时，无需对模型进行 迭代更新，可W在用户的关注行为产生波动时再对其进行更新。本发明实施例所提供的待 推荐对象的确定方法能够在用户的关注行为数据不断更新的情况下，节省由于动态性导致 的系统更新的资源耗费，同时可W保持较高的推荐准确率，具有较好的推广应用价值。
[0154] 通过实验得到的计算所需时间资源与控制器数量的关系如图4所示。
[0155] 在图4中，横坐标表示天数，纵坐标表示在不同情况下推荐所需的时间。
[0156] 401表示在没有控制器的情况下进行的实验，402表示在加入训练集控制器的情 况下进行的实验，403表示在加入推荐结果控制器的情况下进行的实验，404表示同时加入 训练集控制器和推荐结果控制器，即有双反馈环控制器的情况下进行的实验。从图4中可 W看出，在没有控制器的情况下推荐耗费时间较长，增加了训练集控制器后时间耗费明显 降低，该是由于训练集控制器对训练集数目进行了优化。
[0157] 通过实验得到的推荐准确率与控制器数量的关系如图5所示。
[0158] 在图5中，横坐标表示天数，纵坐标表示在不同情况下的推荐准确率。
[0159] 501表示同时加入训练集控制器与推荐结果控制器，即有双反馈环控制器的情况 下进行的实验，502表示在加入训练集控制器的情况下进行的实验，503表示在加入推荐结 果控制器的情况下进行的实验，504表示在没有控制器的情况下进行的实验。从图5中可W 看出，有双反馈环控制器的方案的推荐准确率最高，而没有控制器的方案的推荐准确率最 低。该是由于训练集控制器和推荐结果控制器分别在训练集和用户动态性方面对系统进行 了优化，因此也达到了较好的推荐准确率。
[0160] 相应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种待推荐对象的确定装置，参 见图6所示，该装置可W包括W下模块：
[0161] 行为数据获得模块610,用于获得预设的第一时间段内包含目标用户在内的多个 用户针对预设关注对象组中各对象的关注行为数据；
[0162] 关注次数提取模块620,用于分别从所述多个用户的关注行为数据中提取所述多 个用户中每一个用户对所述预设关注对象组中每一个对象的关注次数；
[0163] 关注次数确定模块630,用于确定所述第一时间段内每一个对象被所述多个用户 关注的总关注次数；
[0164] 热点推荐对象确定模块640,用于根据确定的每一个对象的总关注次数，确定热点 推荐对象的集合；
[01化]个性推荐对象获得模块650,用于对所述目标用户的关注行为数据与所述多个用 户中除所述目标用户外的其他用户的关注行为数据进行协同过滤处理，获得个性推荐对象 的集合；
[0166] 待推荐对象确定模块660,用于将所述热点推荐对象的集合与所述个性推荐对象 的集合进行合并，得到针对所述目标用户的待推荐对象的集合。
[0167] 应用本发明实施例所提供的装置，根据获得的包含目标用户在内的多个用户的关 注行为数据，确定出目标用户对于热点对象的喜好，得到热点推荐对象的集合，并将目标用 户与其他用户的关注行为数据进行协同过滤，得到个性推荐对象的集合，合并热点推荐对 象的集合与个性推荐对象的集合，得到待推荐对象的集合，充分考虑了用户对于热点对象 的喜好，避免了推荐对象的单一性，推荐的准确率较高，可W提升用户体验。
[0168] 在本发明的一个实施例中，所述第一时间段由相等的多个子时间段构成，所述装 置还可W包括W下模块：
[0169] 待推荐对象个数确定模块，用于从所述目标用户的关注行为数据中提取所述目标 用户在各个子时间段内关注的对象的个数；根据提取的所述目标用户在各个子时间段内关 注的对象的个数，确定针对所述目标用户的待推荐对象的个数；
[0170] 个性率确定模块，用于针对各个子时间段；获得该子时间段内每一个对象被所述 多个用户关注的总关注次数；根据获得的总关注次数，确定该子时间段的热点对象，并进 一步确定所述目标用户在该子时间段的个性率，所述目标用户在该子时间段的个性率为所 述目标用户在该子时间段内关注的个性化对象的个数与所述目标用户在该子时间段内关 注的对象的总个数的比值，所述个性化对象为所述目标用户关注的对象中非热点对象的对 象；将所述目标用户在各个子时间段内的个性率进行平均，得到所述目标用户在所述第一 时间段内的个性率；
[0171] 热点推荐对象个数及个性推荐对象个数确定模块，用于根据确定的针对所述目标 用户的待推荐对象的个数和所述目标用户在所述第一时间段内的个性率，确定待推荐对象 中热点推荐对象的个数及个性推荐对象的个数；
[0172] 所述热点推荐对象确定模块640,具体用于：
[0173] 根据确定的每一个对象的总关注次数，确定对象个数为所确定的热点推荐对象的 个数的热点推荐对象的集合；
[0174] 所述个性推荐对象获得模块650,具体用于：
[01巧]对所述目标用户的关注行为数据与所述多个用户中除所述目标用户外的其他用 户的关注行为数据进行协同过滤处理，确定对象个数为所确定的个性推荐对象的个数的个 性推荐对象的集合。
[0176] 在本发明的一种【具体实施方式】中，所述个性推荐对象获得模块650,可W具体用 于：
[0177] 根据所述多个用户的关注行为数据，构建评分矩阵，所述评分矩阵的元素至少包 含用户的标识、用户关注的对象的标识和用户对所关注对象的隐式评分；
[0178] 针对所述多个用户中除所述目标用户外的各个用户，根据所述目标用户关注的对 象的标识，确定该用户关注的对象与所述目标用户关注的对象的相似度，判断所述相似度 是否高于预设第一阔值，如果是，则将该用户确定为所述目标用户的兴趣相似用户；
[0179] 根据所述评分矩阵中兴趣相似用户对所关注对象的隐式评分，确定针对所述目标 用户的个性推荐对象。
[0180] 在本发明的一个实施例中，该装置还可W包括个性率调整模块：
[0181] 所述个性率调整模块，用于获得包含所述目标用户在内的多个用户在第二时间段 内的关注行为数据，所述第二时间段为将所述待推荐对象的集合中的对象推荐给所述目标 用户后的时间段；获得所述第二时间段内每一个对象被所述多个用户关注的总关注次数； 根据获得的第二时间段内每一个对象的总关注次数，确定所述第二时间段的热点对象，并 进一步确定所述目标用户在所述第二时间段的个性率；将所述第一时间段的个性率与所述 第二时间段的个性率进行比较，如果二者差值的绝对值高于预设第二阔值，则对所述第一 时间段的个性率进行调整。
[0182] 在本发明的一个实施例中，该装置还可W包括第一时间段调整模块：
[0183] 所述第一时间段调整模块，用于获得所述目标用户在第S时间段内的关注行为数 据，所述第=时间段为将所述待推荐对象的集合中的对象推荐给所述目标用户后的时间 段；根据所述目标用户在所述第=时间段内的关注行为数据，确定所述目标用户关注的对 象为所述待推荐对象的集合中的对象的个数；判断推荐准确率是否低于预设第=阔值，所 述推荐准确率为：所述目标用户关注的对象为所述待推荐对象的集合中的对象的个数与所 述待推荐对象的集合中的对象的总个数的比值；如果是，则调整所述第一时间段。
[0184] 应用本发明实施例所提供的装置，在应对系统动态变化时，无需对模型进行迭代 更新，可W在用户的关注行为产生波动时再对其进行更新。本发明实施例所提供的待推荐 对象的确定方法能够在用户的关注行为数据不断更新的情况下，节省由于动态性导致的系 统更新的资源耗费，同时可W保持较高的推荐准确率，具有较好的推广应用价值。
[0185] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实 体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示该些实体或操作之间存 在任何该种实际的关系或者顺序。而且，术语"包括"、"包含"或者其任何其他变体意在涵 盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要 素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为该种过程、方法、物品或者设备 所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个……"限定的要素，并不排除 在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0186] 本说明书中的各个