[發明專利]基于大數據的活動推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201810962556.7
• 申請日: 2018-08-22
• 公開（公告）號: CN109299356A
• 公開（公告）日: 2019-02-01
• 發明（設計）人: 朱海波
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/06
• 代理公司: 深圳市隆天聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 劉抗美

1.一種活動推薦方法，其特征在于，包括：

獲取目標用戶群體中每個用戶參與過的活動的活動信息、每個所述用戶的歷史行為信息以及每個所述用戶的用戶基本信息；

基于所述用戶基本信息確定各個所述活動對應的用戶特征；

基于所述歷史行為信息，從所述活動中確定出所述用戶偏好的目標活動；

將所述目標活動對應的用戶特征，與所述用戶的用戶基本信息進行匹配，并基于匹配結果向所述目標用戶群體中的每個所述用戶推薦目標活動。

2.根據權利要求1所述的活動推薦方法，其特征在于，基于所述歷史行為信息，從所述活動中確定出所述用戶偏好的目標活動，包括：

基于所述活動信息對所述活動進行聚類處理獲得多個類簇；

統計各個用戶在每個類簇中各個活動下的歷史行為信息，所述歷史行為信息包括登錄次數、點擊次數、累計訪問時長、評論次數以及優惠券使用次數；

對各個用戶在每個類簇下的所述歷史行為信息中的各數據項進行加權運算確定各個用戶在每個類簇下的用戶活躍度；

基于所述用戶活躍度確定各個用戶偏好的目標類簇。

3.根據權利要求2所述的活動推薦方法，其特征在于，將所述目標活動對應的用戶特征，與所述用戶的用戶基本信息進行匹配，并基于匹配結果向所述目標用戶群體中的每個所述用戶推薦目標活動，包括：

基于所述用戶基本信息確定所述用戶偏好的目標類簇中各個活動對應的用戶特征；

將所述用戶偏好的目標類簇中各個活動對應的用戶特征與所述用戶的基本信息進行匹配；

基于匹配的結果向所述用戶推薦各個目標類簇中的活動。

4.根據權利要求2所述的活動推薦方法，其特征在于，基于所述活動信息對所述活動進行聚類處理獲得多個類簇，包括：

對所述活動的活動信息進行分詞處理，得到各個活動的活動內容的詞向量；

計算各個活動的活動內容的詞向量之間的距離；

基于所述詞向量之間的距離對各個活動進行聚類處理獲得多個類簇。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的活動推薦方法，其特征在于，基于所述用戶基本信息確定各個所述活動對應的用戶特征，包括：

從每個活動的參與用戶的用戶基本信息中提取用戶信息項；

統計各個用戶信息項下的用戶數量，并將用戶數量大于預定閾值的用戶信息項確定為所述活動的用戶特征。

6.根據權利要求5所述的活動推薦方法，其特征在于，基于匹配結果向所述目標用戶群體中的每個所述用戶推薦目標活動，包括：

基于匹配得到的待推薦活動的成本信息以及上線時間對所述待推薦活動進行排序；

基于排序的結果向所述目標用戶群體中的每個所述用戶展示目標活動。

7.根據權利要求6所述的活動推薦方法，其特征在于，基于匹配得到的待推薦活動的成本信息以及上線時間對所述待推薦活動進行排序，包括：

基于匹配得到的待推薦活動的成本信息對所述待推薦活動進行降序排列；

基于所述待推薦活動的上線時間確定各個待推薦活動的時間權重；

將所述待推薦活動的所述時間權重與所述待推薦活動的成本信息相乘，基于相乘的結果對所述降序排列的排序進行調整。

8.一種活動推薦裝置，其特征在于，包括：

信息獲取單元，用于獲取目標用戶群體中每個用戶參與過的活動的活動信息、每個所述用戶的歷史行為信息以及每個所述用戶的用戶基本信息；

用戶特征確定單元，用于基于所述用戶基本信息確定各個所述活動對應的用戶特征；

用戶偏好確定單元，用于基于所述歷史行為信息，從所述活動中確定出所述用戶偏好的目標活動；

推薦單元，用于將所述目標活動對應的用戶特征，與所述用戶的用戶基本信息進行匹配，并基于匹配結果向所述目標用戶群體中的每個所述用戶推薦目標活動。