[發明專利]行為偏好確定方法、裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 201910282017.3
• 申請日: 2019-04-09
• 公開（公告）號: CN111796992B
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發明（設計）人: 何明;陳仲銘;米嵐;劉耀勇;陳巖
• 申請（專利權）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 黃威

1.一種行為偏好確定方法，應用于電子設備，其特征在于，包括：

識別當前用戶是否為冷啟動用戶，是則獲取所述當前用戶的已有數據；

對所述當前用戶的已有數據進行向量化處理，得到所述當前用戶的特征向量，根據所述當前用戶的已有數據的數據類型，從非冷啟動用戶的已有數據中篩選出相同數據類型的數據，并進行向量化處理后確定為非冷啟動用戶的特征向量，基于所述當前用戶的特征向量與所述非冷啟動用戶的特征向量，從非冷啟動用戶中確定出所述當前用戶的相似用戶，其中，對當前用戶的已有數據的向量化處理方式與對非冷啟動用戶篩選出相同數據類型的數據的向量化處理方式相同；

根據時序差分學習算法確定當次采用的數據獲取策略，并根據確定的數據獲取策略獲取所述相似用戶的行為數據；根據當次獲取到的行為數據分析得到對應的行為偏好，并生成對應的推薦內容，推薦給所述當前用戶；獲取所述當前用戶的反饋內容；對所述反饋內容進行評分，并判斷評分是否達到第一預設評分，若是則保留當次獲取到的行為數據，并將當次采用的數據獲取策略作為下一次迭代過程采用的數據獲取策略，若否則丟棄當次獲取到的行為數據，并對當次采用的數據獲取策略進行調整，作為下一次迭代過程采用的數據獲取策略，以進行下一次迭代過程，直至滿足時序差分學習算法的終止條件，將最終保留的行為數據作為與冷啟動用戶匹配的目標行為數據；其中，終止條件可以為一次迭代過程中對對應的反饋內容的評分達到第二預設評分，該第二預設評分高于第一預設評分；

根據所述目標行為數據分析得到所述當前用戶的行為偏好。

2.根據權利要求1所述的行為偏好確定方法，基于所述當前用戶的特征向量與所述非冷啟動用戶的特征向量，從非冷啟動用戶中確定出所述當前用戶的相似用戶，包括：

計算所述當前用戶的特征向量與非冷啟動用戶的特征向量之間的余弦相似度；

將余弦相似度達到預設余弦相似度的非冷啟動用戶設為所述當前用戶的相似用戶。

3.根據權利要求2所述的行為偏好確定方法，還包括：

將余弦相似度達到預設余弦相似度的非冷啟動用戶設為所述當前用戶的候選相似用戶；

獲取所述候選相似用戶的行為數據的數據量，將所述行為數據的數據量達到預設數據量的候選相似用戶設為所述當前用戶的相似用戶。

4.根據權利要求1所述的行為偏好確定方法，基于所述當前用戶的特征向量與所述非冷啟動用戶的特征向量，從非冷啟動用戶中確定出所述當前用戶的相似用戶，包括：

基于所述當前用戶的特征向量以及非冷啟動用戶的特征向量，通過預設聚類算法進行用戶聚類；

將與所述當前用戶分類相同的非冷啟動用戶設為所述當前用戶的相似用戶。

5.根據權利要求1-4任一項所述的行為偏好確定方法，還包括：

獲取所述當前用戶實時產生的行為數據，并根據所述當前用戶實時產生的行為數據更新所述當前用戶的行為偏好。

6.根據權利要求1-4任一項所述的行為偏好確定方法，還包括：

根據所述當前用戶的行為偏好生成對應的推薦內容，并推薦給所述當前用戶。