[發明專利]一種信息推薦方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 201910838056.7
• 申請日: 2019-09-05
• 公開（公告）號: CN110532479A
• 公開（公告）日: 2019-12-03
• 發明（設計）人: 楊明川;王冉;楊溥;徐唐;沈仁奎;鄧鑫鑫
• 申請（專利權）人: 北京思維造物信息科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/06
• 代理公司: 11623 北京晉德允升知識產權代理有限公司
• 代理人: 王戈<國際申請>=<國際公布>=<進入國

1.一種信息推薦方法，其特征在于，包括：

基于用戶維度從數據平臺中獲取信息相關數據，所述信息相關數據中包括用戶數據、信息數據以及用戶行為數據，所述用戶行為數據表示用戶與信息之間的互動行為，所述信息為以文本類型或音視頻類型表現的產品信息；

根據所述信息相關數據采用多種推薦算法進行處理，得到第一信息推薦列表集合，所述第一信息推薦列表集合中的一個推薦列表為采用所述多種推薦算法中的一種推薦算法得到的；

對所述第一信息推薦列表集合中的多個信息推薦列表按照第一預設規則進行整合，得到第二信息推薦列表；

按照所述第二信息推薦列表對所述用戶進行信息推薦。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息數據包括信息文本內容數據和信息行為數據，所述根據所述信息相關數據采用多種推薦算法進行處理，得到第一信息推薦列表集合，具體包括：

對所述信息文本內容數據進行語義分析，得到與所述信息內容相似的相似信息集合；

根據所述信息行為數據，采用協同過濾算法，得到與所述信息具有關聯行為的關聯信息集合；

將所述相似信息集合與所述關聯信息集合按照第二預設規則進行去重合并，得到第一推薦列表，所述第一推薦列表屬于所述第一信息推薦列表集合。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息數據攜帶有數據標簽，所述標簽中包含所述用戶對所述信息的行為數據，所述數據標簽包括多級標簽，所述根據所述信息相關數據采用多種推薦算法進行處理，得到第一信息推薦列表集合，具體包括：

根據所述數據標簽將所述信息數據進行聚類，得到多個標簽簇；

確定所述用戶與所述標簽之間的第一關系數據，所述第一關系數據表示所述用戶對所述標簽簇的興趣程度；

確定所述標簽簇與各個所述信息間的第二關系數據，所述第二關系數據表示用戶對任意一個所述標簽下所有商品的偏好程度；

根據所述第一關系數據以及所述第二關系數據，得到第二推薦列表，所述第二推薦列表屬于所述第一信息推薦列表集合。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息相關數據還包括在線數據，所述在線數據包括用戶線上點擊行為數據和用戶線上搜索行為數據，所述根據所述信息相關數據采用多種推薦算法進行處理，得到第一信息推薦列表集合，具體包括：

根據所述用戶線上點擊行為數據確定與用戶點擊的信息相似的第一信息；

根據所述用戶線上搜索行為數據確定與用戶搜索的信息相似的第二信息；

根據所述第一信息與所述第二信息，得到第三推薦列表，所述第三推薦列表屬于所述第一信息推薦列表集合。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述信息相關數據采用多種推薦算法進行處理，得到第一信息推薦列表集合，具體包括：

根據所述信息相關數據結合深度神經網絡模型進行處理，得到第四推薦列表，所述第四推薦列表屬于所述第一信息推薦列表集合。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述信息相關數據采用多種推薦算法進行處理，得到第一信息推薦列表集合，具體包括：

確定所述信息相關數據中的初次上架的信息；

為所述初次上架的信息賦予設定的第一權重值，所述第一權重值大于舊信息的權重值；

根據所述第一權重值得到第五推薦列表，所述第五推薦列表屬于所述第一信息集合，所述第一權重值越大，被推薦的概率越高。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述第二信息推薦列表對所述用戶進行信息推薦之后，還包括：

針對新用戶，從數據平臺中獲取點擊率從高到低排名前N的信息集合，其中N≥1；

根據所述信息集合結合Bandit算法，得到第六推薦列表；

按照所述第六信息推薦列表對所述新用戶進行信息推薦。