[發明專利]一種業務對象的推薦方法、裝置和客戶端在審
| 申請號： | 201611185242.8 | 申請日： | 2016-12-20 |
| 公開（公告）號： | CN108205775A | 公開（公告）日： | 2018-06-26 |
| 發明（設計）人： | 齊芳芳;倪娜;劉忠義 | 申請（專利權）人： | 阿里巴巴集團控股有限公司 |
| 主分類號： | G06Q30/06 | 分類號： | G06Q30/06;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 | 代理人： | 趙娟 |
| 地址： | 英屬開曼群島大開*** | 國省代碼： | 開曼群島;KY |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 業務對象 偏好度 相似度 目標偏好 客戶端 用戶行為數據 交互行為 信息維度 用戶服務 用戶推薦 準確率 申請 融合 | ||
1.一種業務對象的推薦方法，其特征在于，包括：
確定與用戶存在交互行為數據的種子業務對象；
計算用戶對所述種子業務對象的種子偏好度；
計算指定業務對象與所述種子業務對象之間的種子相似度；
采用所述種子偏好度和所述種子相似度，確定所述用戶對指定業務對象的目標偏好度；
依據所述目標偏好度為所述用戶推薦所述指定業務對象。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算用戶對所述種子業務對象的種子偏好度的步驟包括：
獲取用戶與所述種子業務對象之間的交互行為數據；
采用所述交互行為數據生成行為特征向量；
將所述行為特征向量輸入預置訓練模型，得到用戶對所述種子業務對象的種子偏好度。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算指定業務對象與所述種子業務對象之間的種子相似度的步驟包括：
獲取用戶與指定業務對象之間的偏好矩陣；
采用預置訓練模型預測綜合偏好分；
采用所述綜合偏好分更新所述偏好矩陣；
采用更新后的偏好矩陣計算指定業務對象與所述種子業務對象之間的種子相似度。
4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述預置訓練模型通過如下方式進行訓練：
獲取在指定時間內用戶對業務對象的交互行為數據；
依據當前推薦業務場景確定優化目標；
依據所述優化目標從所述交互行為數據中抽取出特征數據；
采用所述特征數據訓練所述訓練模型。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算指定業務對象與所述種子業務對象之間的種子相似度的步驟包括：
獲取時間差因子；
將所述時間差因子引入計算指定業務對象與所述種子業務對象之間的種子相似度。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述獲取時間差因子的步驟包括：
獲取用戶與種子業務對象之間存在交互行為數據的第一交互時間；
獲取用戶與指定業務對象之間存在交互行為數據的第二交互時間；
采用所述第一交互時間和所述第二交互時間計算時間差因子。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述種子偏好度和所述種子相似度，確定所述用戶對指定業務對象的目標偏好度的步驟包括：
采用所述種子相似度計算總種子相似度；
采用所述總種子相似度和所述種子相似度進行更新，得到更新后的種子相似度，
采用所述種子偏好度和更新后的種子相似度，確定所述用戶對指定業務對象的目標偏好度。
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述業務對象包括商品或店鋪。
9.一種業務對象的推薦裝置，其特征在于，包括：
種子業務對象確定模塊，用于確定與用戶存在交互行為數據的種子業務對象；
種子偏好度計算模塊，用于計算用戶對所述種子業務對象的種子偏好度；
種子相似度計算模塊，用于計算指定業務對象與所述種子業務對象之間的種子相似度；
目標偏好度確定模塊，用于采用所述種子偏好度和所述種子相似度，確定所述用戶對指定業務對象的目標偏好度；
指定業務對象推薦模塊，用于依據所述目標偏好度為所述用戶推薦所述指定業務對象。
10.一種業務對象偏好度的確定方法，其特征在于，包括：
確定與用戶存在交互行為數據的種子業務對象；
計算用戶對所述種子業務對象的種子偏好度；
計算指定業務對象與所述種子業務對象之間的種子相似度；
采用所述種子偏好度和所述種子相似度，確定所述用戶對指定業務對象的目標偏好度。
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