[發明專利]推薦方法、裝置、存儲介質和終端設備

在審

• 申請號: 201810988166.7
• 申請日: 2018-08-28
• 公開（公告）號: CN109165742A
• 公開（公告）日: 2019-01-08
• 發明（設計）人: 吳東峰;孫凱
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06Q10/10
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 陳建煥;楊瑾瑾

1.一種推薦方法，其特征在于，包括：

確定候選對象的至少一個影響因子的權重和變化量；

獲取各所述影響因子的期望值和實際值；

根據各所述影響因子的期望值、實際值、變化量和權重，計算各所述影響因子對所述候選對象的影響程度；以及

根據各所述影響因子的影響程度和權重，計算所述候選對象的推薦程度。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據各所述影響因子的期望值、實際值、變化量和權重，計算各所述影響因子對所述候選對象的影響程度，包括：

計算所述影響因子的期望值與下限變化量的差值，得到所述候選對象的所述影響因子的下限值；

計算所述影響因子的期望值與上限變化量的差值，得到上限值；

判斷所述影響因子的實際值是否落在所述下限值與所述上限值之間的范圍；

如果所述影響因子的實際值落在所述下限值與所述上限值之間的范圍，則根據所述影響因子的期望值、實際值、上限變化量、下限變化量和權重，計算所述影響因子對所述候選對象的影響程度。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述影響因子的期望值、實際值、上限變化量、下限變化量和權重，計算所述影響因子對所述候選對象的影響程度，包括：

采用式1和式2，計算所述影響因子對所述候選對象的影響程度，

如果t>s，則

如果t<s，則

其中，t為所述影響因子的實際值，s為所述影響因子的期望值，sl為所述影響因子對所述候選對象的影響程度，div為所述影響因子的實際值與期望值的差值的絕對值；up為所述影響因子的上限變化量；down為所述影響因子的下限變化量，q為所述影響因子的權重。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

如果所述影響因子的實際值落在所述下限值與所述上限值之間的范圍，則所述影響因子對所述候選對象的影響程度為零。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據各所述影響因子的影響程度和權重，計算所述候選對象的推薦程度，包括：

計算各影響因子的影響程度的總和與權重的總和的比值，得到所述候選對象的推薦程度。

6.如權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

如果所述影響因子的類型為非數值類型，獲取所述影響因子的期望條件和實際情況；

如果所述影響因子的期望條件與實際情況相同，則所述影響因子對所述候選對象的影響程度為100％；

如果所述影響因子的期望條件與實際情況不相同，則所述影響因子對所述候選對象的影響程度為零。

7.如權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

按照候選對象的推薦程度大小，對各所述候選對象進行排序；

將排序結果發送給用戶終端。

8.一種推薦裝置，其特征在于，包括：

影響因子確定模塊，用于確定候選對象的至少一個影響因子的權重和變化量；

數值獲取模塊，用于獲取各所述影響因子的期望值和實際值；

影響程度計算模塊，用于根據各所述影響因子的期望值、實際值、變化量和權重，計算各所述影響因子對所述候選對象的影響程度；以及

推薦程度計算模塊，用于根據各所述影響因子的影響程度和權重，計算所述候選對象的推薦程度。