[發明專利]一種應用推薦方法、裝置、介質及設備有效
| 申請號: | 201810284503.4 | 申請日: | 2018-04-02 |
| 公開(公告)號: | CN108833458B | 公開(公告)日: | 2021-08-06 |
| 發明(設計)人: | 陳彥其;段志云;向輝;周東諭;羅超凡;代繼洪;趙增 | 申請(專利權)人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | H04L29/08 | 分類號: | H04L29/08;G06F16/9535;G06Q30/06 |
| 代理公司: | 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291 | 代理人: | 郭潤湘 |
| 地址: | 518044 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 應用 推薦 方法 裝置 介質 設備 | ||
本發明屬于智能推薦技術領域,提供一種應用推薦方法、裝置、介質及設備,本發明提供的技術方案中,將目標用戶使用過的應用中偏好度大于第一閾值的應用,確定為目標用戶的偏好應用;將與偏好應用的相似度大于第二閾值的應用,作為第一類待推薦應用;將與目標用戶的余弦相似度大于第三閾值的用戶,確定為目標用戶的相似用戶;將相似用戶使用過的應用中目標用戶未使用過的應用,作為第二類待推薦應用;將第一類待推薦應用以及第二類待推薦應用推薦給目標用戶。本發明能夠在一定程度上提高推薦給目標用戶的應用的轉化率。
技術領域
本申請涉及智能推薦技術領域,尤其涉及一種應用推薦方法、裝置、介質及設備。
背景技術
現階段,向不同用戶推薦的應用均相同,即針對不同用戶確定出的待推薦應用均相同,在確定待推薦應用過程中并不會考慮用戶自身的特性,無法針對不同用戶生成不同的待推薦應用,這就會導致推薦的應用轉化率較低的問題。因此,如何向不同用戶進行應用的個性化推薦是一個需要考慮的問題。
發明內容
本申請提供一種應用推薦方法、裝置、介質及設備,用于解決現有技術中存在的推薦的應用轉化率較低的問題。
第一方面,本申請實施例提供一種應用推薦方法,包括:將目標用戶使用過的應用中偏好度大于第一閾值的應用,確定為所述目標用戶的偏好應用;將與所述偏好應用的相似度大于第二閾值的應用,作為第一類待推薦應用;以及將與所述目標用戶的余弦相似度大于第三閾值的用戶,確定為所述目標用戶的相似用戶;將所述相似用戶使用過的應用中所述目標用戶未使用過的應用,作為第二類待推薦應用;將所述第一類待推薦應用以及所述第二類待推薦應用推薦給所述目標用戶。本實施例中,與目標用戶偏好的應用相似的應用也為該目標用戶偏好的應用的概率較大,并且,目標用戶將要使用的應用為與該目標用戶的相似用戶使用過的應用的概率較大,因此可在一定程度上提高推薦給目標用戶的應用的轉化率。
作為一種可能的實施方式,應用的偏好度是根據所述目標用戶在預設時間段內登錄該應用的天數、登錄該應用的時長以及使用過該應用的次數確定的。
作為一種可能的實施方式,所述應用的偏好度為:所述目標用戶在預設時間段內登錄該應用的天數、登錄該應用的時長以及使用過該應用的次數的加權求和結果。
作為一種可能的實施方式,將與所述目標用戶的余弦相似度大于第三閾值的用戶,確定為所述目標用戶的相似用戶,具體包括:針對所述目標用戶之外的每個用戶,確定該用戶與所述目標用戶共同使用過的應用的個數;根據該用戶與所述目標用戶共同使用過的應用的個數、該用戶使用過的應用的個數以及所述目標用戶使用過的應用的個數,確定該用戶與所述目標用戶的余弦相似度;將所述目標用戶之外的用戶中,與所述目標用戶的余弦相似度大于第三閾值的用戶,確定為所述目標用戶的相似用戶。
作為一種可能的實施方式,將所述第一類待推薦應用以及所述第二類待推薦應用推薦給所述目標用戶,具體包括:分別對所述第一類待推薦應用以及所述第二類待推薦應用進行去重處理;按照次日留存率由高到低的順序,從去重處理后的第一類待推薦應用中選取第一數目個待推薦應用推薦給所述目標用戶;以及按照次日留存率由高到低的順序,從去重處理后的第二類待推薦應用中選取第二數目個待推薦應用推薦給所述目標用戶。這種實施方式,可避免向目標用戶推薦的應用中出現相同的應用,并且,將次日留存率較高的應用推薦給目標用戶,可保證向目標用戶推薦的應用的品質。
作為一種可能的實施方式,本申請實施例提供的應用推薦方法,還包括:根據確定的評估指標,對所述第一類待推薦應用進行評估,所述評估指標包括準確度、召回率、覆蓋度以及新穎度中的至少一項。這種實施方式可對第一類待推薦應用的可靠性進行評估。
作為一種可能的實施方式,對所述第一類待推薦應用的進行評估,具體包括:若所述準確度超過準確度閾值、所述召回率超過召回率閾值、所述覆蓋度超過覆蓋度閾值和/或所述新穎度超過新穎度閾值,則確定所述第一類待推薦應用可靠。這種實施方式可在至少一個評估指標大于其對應的閾值的情況下,實現對第一類待推薦應用的可靠性的評估。
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