[發明專利]對象推薦方法和裝置、推薦信息處理方法和裝置

有效

• 申請號: 201610154736.3
• 申請日: 2016-03-17
• 公開（公告）號: CN107203558B
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 黃帆
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 何平;鄧云鵬

本發明涉及一種對象推薦方法和裝置、推薦信息處理方法和裝置，該對象推薦方法包括：獲取候選對象集合中各對象的原始分值；獲取當前對象推薦場景下預設的目標分值概率累積分布；根據所述目標分值概率累積分布，將所述原始分值保序回歸映射為目標分值；根據所述目標分值從所述候選對象集合中挑選相應的對象；推薦挑選出的所述對象。本發明提供的對象推薦方法和裝置、推薦信息處理方法和裝置，使得推薦結果精準。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別是涉及一種對象推薦方法和裝置、推薦信息處理方法和裝置。

背景技術

推薦對象是向用戶傳遞信息的一種重要方式，推薦的對象比如應用程序、用戶或者商品等，可將推薦這些對象的推薦信息發送至用戶終端，由用戶終端對推薦信息進行響應。目前的對象推薦方法，一般是采用特定的評分算法計算出候選對象集合中的各個對象的分值，再根據分值從候選對象集合中選出一部分對象作為推薦結果。

然而，目前的對象推薦方法，在計算分值時采用的評分算法不同，計算出的各個對象的分值也不同，計算出的各種分值的分布情況也不同，這樣不同評分算法下對象推薦的概率有一定差異，導致推薦結果不精準，需要改進。

發明內容

基于此，有必要針對目前的對象推薦方法因計算分值時采用的評分算法不同而導致推薦結果不精準的問題，提供一種對象推薦方法和裝置、推薦信息處理方法和裝置。

一種對象推薦方法，所述方法包括：

獲取候選對象集合中各對象的原始分值；

獲取當前對象推薦場景下預設的目標分值概率累積分布；

根據所述目標分值概率累積分布，將所述原始分值保序回歸映射為目標分值；

根據所述目標分值從所述候選對象集合中挑選相應的對象；

推薦挑選出的所述對象。

一種對象推薦裝置，所述裝置包括：

原始分值獲取模塊，用于獲取候選對象集合中各對象的原始分值；

目標分值概率累積分布獲取模塊，用于獲取當前對象推薦場景下預設的目標分值概率累積分布；

映射模塊，用于根據所述目標分值概率累積分布，將所述原始分值保序回歸映射為目標分值；

挑選模塊，用于根據所述目標分值從所述候選對象集合中挑選相應的對象；

推薦模塊，用于推薦挑選出的所述對象。

一種推薦信息處理方法，所述方法包括：

接收推薦對象的推薦信息；所述推薦信息是根據所述對象的目標分值挑選出的，所述目標分值是在對所述對象進行評分而獲得原始分值后，根據當前對象推薦場景下預設的目標分值概率累積分布將所述原始分值保序回歸映射而成的；

根據所述對象的目標分值對所述推薦信息進行排序；

按照排序順序展示所述推薦信息。

一種推薦信息處理裝置，所述裝置包括：

推薦信息接收模塊，用于接收推薦對象的推薦信息；所述推薦信息是根據所述對象的目標分值挑選出的，所述目標分值是在對所述對象進行評分而獲得原始分值后，根據當前對象推薦場景下預設的目標分值概率累積分布將所述原始分值保序回歸映射而成的；

排序模塊，用于根據所述對象的目標分值對所述推薦信息進行排序；

推薦信息展示模塊，用于按照排序順序展示所述推薦信息。