[發(fā)明專利]資源推薦方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810145643.3
• 申請日: 2018-02-12
• 公開（公告）號(hào): CN108415992B
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃凌;章巍巍
• 申請（專利權(quán)）人: 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 宋合成

本申請?zhí)岢鲆环N資源推薦方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備，上述資源推薦方法包括：獲取待推薦資源；獲取用戶的用戶模型，并確定所述用戶所屬的用戶分類；根據(jù)所述用戶模型與待推薦資源的匹配程度，確定所述用戶與所述待推薦資源的相關(guān)性；根據(jù)所述用戶所屬的用戶分類和所述用戶與所述待推薦資源的相關(guān)性向所述用戶推薦資源。本申請可以實(shí)現(xiàn)針對不同類型的用戶，采用不同的方式進(jìn)行資源推薦，提高用戶的整體體驗(yàn)，在保證推薦的資源與用戶的相關(guān)性的前提下，提高向用戶推薦的資源的質(zhì)量。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種資源推薦方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。

背景技術(shù)

現(xiàn)有相關(guān)技術(shù)中，圖集推薦系統(tǒng)由個(gè)性化隊(duì)列、協(xié)同推薦隊(duì)列和新熱隊(duì)列三大部分組成。其中，個(gè)性化隊(duì)列是完全根據(jù)用戶模型的興趣點(diǎn)和分類來與文章的興趣點(diǎn)和分類來進(jìn)行匹配；協(xié)同推薦隊(duì)列是將相似用戶的閱讀歷史推薦給當(dāng)前用戶；新熱隊(duì)列則是將在線上點(diǎn)擊展現(xiàn)率高且時(shí)效性新的圖集資源推薦給所有用戶。從嚴(yán)格意義上來講只有個(gè)性化隊(duì)列屬于個(gè)性化推薦，雖然協(xié)同推薦隊(duì)列和新熱隊(duì)列是作為用戶發(fā)散興趣使用，但是這二者與個(gè)性化毫無關(guān)系，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)所推薦出來的圖集與用戶的期望差異較大。

另外，現(xiàn)有的圖集推薦系統(tǒng)沒有對圖集質(zhì)量進(jìn)行控制，即該系統(tǒng)所推薦的資源的質(zhì)量無法得到保證。由于新熱隊(duì)列的來源是是線上點(diǎn)擊展現(xiàn)率高的資源，而現(xiàn)有的圖集推薦系統(tǒng)沒有對圖集資源的質(zhì)量加以控制，所以由新熱隊(duì)列推薦出來的圖集資源很容易會(huì)出現(xiàn)低質(zhì)資源，如果當(dāng)前的用戶是高端用戶，顯然對于當(dāng)前所推薦的內(nèi)容會(huì)體驗(yàn)不好。另外，由于用戶的閱讀歷史中或多或少都可能帶有一些劣質(zhì)資源，所以在協(xié)同推薦隊(duì)列中也容易將劣質(zhì)資源帶出來，從而影響用戶體驗(yàn)。

發(fā)明內(nèi)容

本申請旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

為此，本申請的第一個(gè)目的在于提出一種資源推薦方法，以實(shí)現(xiàn)針對不同類型的用戶，采用不同的方式進(jìn)行資源推薦，提高用戶的整體體驗(yàn)，在保證推薦的資源與用戶的相關(guān)性的前提下，提高向用戶推薦的資源的質(zhì)量。

本申請的第二個(gè)目的在于提出一種資源推薦裝置。

本申請的第三個(gè)目的在于提出一種計(jì)算機(jī)設(shè)備。

本申請的第四個(gè)目的在于提出一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

為達(dá)上述目的，本申請第一方面實(shí)施例提出了一種資源推薦方法，包括：獲取待推薦資源；獲取用戶的用戶模型，并確定所述用戶所屬的用戶分類；根據(jù)所述用戶模型與待推薦資源的匹配程度，確定所述用戶與所述待推薦資源的相關(guān)性；根據(jù)所述用戶所屬的用戶分類和所述用戶與所述待推薦資源的相關(guān)性向所述用戶推薦資源。

本申請實(shí)施例的資源推薦方法中，獲取待推薦資源之后，獲取用戶的用戶模型，并確定上述用戶所屬的用戶分類，以及根據(jù)上述用戶模型與待推薦資源的匹配程度，確定上述用戶與上述待推薦資源的相關(guān)性，然后根據(jù)上述用戶所屬的用戶分類和上述用戶與上述待推薦資源的相關(guān)性，向上述用戶推薦資源，從而可以實(shí)現(xiàn)針對不同類型的用戶，采用不同的方式進(jìn)行資源推薦，提高用戶的整體體驗(yàn)，并可以在保證推薦的資源與用戶的相關(guān)性的前提下，提高向用戶推薦的資源的質(zhì)量。

為達(dá)上述目的，本申請第二方面實(shí)施例提出了一種資源推薦裝置，包括：獲取模塊，用于獲取待推薦資源；以及獲取用戶的用戶模型，并確定所述用戶所屬的用戶分類；確定模塊，用于根據(jù)所述用戶模型與待推薦資源的匹配程度，確定所述用戶與所述待推薦資源的相關(guān)性；推薦模塊，用于根據(jù)所述用戶所屬的用戶分類和所述用戶與所述待推薦資源的相關(guān)性向所述用戶推薦資源。