[發明專利]推薦信息處理方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201811251040.8
• 申請日: 2018-10-25
• 公開（公告）號: CN109460512B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 梁超;崔瑞;李天浩
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 北京勵誠知識產權代理有限公司 11647
• 代理人: 賈玉姣

本申請是關于一種推薦信息處理方法、裝置、設備及存儲介質，屬于信息技術領域。所述方法包括：獲取目標對象的屬性信息，及對應的初始類目得分集；基于屬性信息及初始類目得分集，利用預設的預測模型，確定目標對象在預設的每個候選類目的得分；根據目標對象在預設的每個候選類目的得分，向目標對象推送推薦信息。由此，實現了根據目標對象的屬性信息及初始類目得分集，為目標對象推薦其感興趣的信息，由于初始類目得分集可以根據預設的類目得分集確定，或者，可以根據目標對象的歷史行為數據確定，從而可以實現為任意對象進行準確的信息推薦，提高了推薦信息的點擊率，改善了用戶體驗。

技術領域

本申請涉及信息技術領域，特別涉及一種推薦信息處理方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

個性化信息推薦技術能夠向用戶推薦其感興趣的信息，因此，該技術逐漸在網絡訪問中得到越來越多的應用。

相關技術中，通常通過協同過濾方式，為用戶推薦與其相似用戶感興趣的信息，或者為用戶推薦與其感興趣的信息相似的信息，但是，利用這種方式為用戶推薦信息時，若用戶為新用戶，由于無法獲取與用戶有關的信息及其感興趣的信息，從而無法為用戶準確推薦信息，即這種信息推薦方式的應用范圍小，用戶體驗差。

發明內容

本申請提出一種推薦信息處理方法、裝置、設備及存儲介質，以解決相關技術中，通過協同過濾方式，為用戶推薦信息時，若用戶為新用戶，則無法為用戶準確推薦信息，即這種信息推薦方式的應用范圍小，用戶體驗差的技術問題。

本申請一方面實施例提供一種推薦信息處理方法，該方法包括：獲取目標對象的屬性信息，及對應的初始類目得分集；基于所述屬性信息及所述初始類目得分集，利用預設的預測模型，確定所述目標對象在預設的每個候選類目的得分，所述預設的預測模型，為利用樣本對象的屬性信息及類目得分集訓練得到的，其中，所述樣本對象的類目得分集中包含的類目得分的數量滿足預設條件；根據所述目標對象在預設的每個候選類目的得分，向所述目標對象推送推薦信息。

本申請另一方面實施例提供一種推薦信息處理裝置，該裝置包括：第一獲取模塊，用于獲取目標對象的屬性信息，及對應的初始類目得分集；第一確定模塊，用于基于所述屬性信息及所述初始類目得分集，利用預設的預測模型，確定所述目標對象在預設的每個候選類目的得分，所述預設的預測模型，為利用樣本對象的屬性信息及類目得分集訓練得到的，其中，所述樣本對象的類目得分集中包含的類目得分的數量滿足預設條件；推送模塊，用于根據所述目標對象在預設的每個候選類目的得分，向所述目標對象推送推薦信息。

本申請又一方面實施例提供一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時，實現前述實施例所述的推薦信息處理方法。

本申請再一方面實施例提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時，實現前述實施例所述的推薦信息處理方法。

本申請實施例提供的推薦信息處理方法、裝置、設備及存儲介質，在獲取目標對象的屬性信息，及對應的初始類目得分集后，可以基于屬性信息及初始類目得分集，利用預設的預測模型，確定目標對象在預設的每個候選類目的得分，從而根據目標對象在預設的每個候選類目的得分，向目標對象推送推薦信息。由此，實現了根據目標對象的屬性信息及初始類目得分集，為目標對象推薦其感興趣的信息，由于初始類目得分集可以根據預設的類目得分集確定，或者，可以根據目標對象的歷史行為數據確定，從而可以實現為任意對象進行準確的信息推薦，提高了推薦信息的點擊率，改善了用戶體驗。

應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本申請。

附圖說明

此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本申請的實施例，并與說明書一起用于解釋本申請的原理。

圖1是根據本申請一個示例性實施例示出的推薦信息處理方法的流程示意圖；