[發明專利]一種信息推薦方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 201910894695.5
• 申請日: 2019-09-20
• 公開（公告）號: CN112541110A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 蘇瀚;康生巧;吳楠;張亞鵬
• 申請（專利權）人: 北京搜狗科技發展有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F40/289;G06F40/30;G06F40/216;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 鄭傲日

本發明實施例提供了一種信息推薦方法、裝置和電子設備，其中，所述方法包括：收集用戶的搜索行為數據；基于所述用戶的搜索行為數據，采用顯式召回方式和/或隱式召回方式從數據庫中召回多條新聞；對所述多條新聞進行點擊概率預估，選取點擊概率最大的前A條新聞返回；進而通過基于用戶的搜索行為數據為用戶進行新聞推薦，從而避免用戶瀏覽新聞較少導致的無法精準推薦的問題，提高信息推薦的準確性。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，特別是涉及一種信息推薦方法、裝置和電子設備。

背景技術

隨著互聯網技術和終端技術的發展，大多數用戶逐漸習慣通過終端來進行新聞閱讀。通常新聞推薦平臺會為用戶進行新聞推薦，以便于用戶能夠閱讀實時新聞、感興趣的新聞等。

目前大多數新聞推薦平臺都是基于用戶針對新聞的歷史點擊記錄進行的推薦的。其中，現有基于用戶針對新聞的歷史點擊記錄進行推薦過程中，需要基于用戶點擊某條新聞的頻次分析用戶興趣，然后進行相應的推薦；進而當用戶點擊行為少時，導致無法為用戶進行精準推薦。

發明內容

本發明實施例提供一種信息推薦方法，以提高信息推薦的準確率。

相應的，本發明實施例還提供了一種信息推薦裝置和一種電子設備，用以保證上述方法的實現及應用。

為了解決上述問題，本發明實施例公開了一種信息推薦方法，具體包括：收集用戶的搜索行為數據；基于所述用戶的搜索行為數據，采用顯式召回方式和/或隱式召回方式從數據庫中召回多條新聞；對所述多條新聞進行點擊概率預估，選取點擊概率最大的前A條新聞返回，其中，A為正整數。

可選地，在所述采用顯式召回方式和/或隱式召回方式從數據庫中召回多條新聞之前，所述的方法還包括：針對數據庫中的每一條新聞，提取所述新聞的新聞關鍵詞；建立所述新聞關鍵詞與對應新聞之間的倒排索引；按照各新聞對應的點擊頻率，對各關鍵詞對應倒排列表中的各新聞進行排序。

可選地，所述基于所述用戶的搜索行為數據，采用顯式召回方式從數據庫中召回多條新聞，包括：基于所述用戶的搜索行為數據，確定所述用戶最近一次搜索對應的搜索關鍵詞；從所述數據庫中，查找與所述搜索關鍵詞匹配的新聞關鍵詞；基于所述倒排索引，從數據庫中召回匹配的新聞關鍵詞對應點擊頻率最高的前B條新聞，其中，B為正整數。

可選地，所述搜索行為數據包括搜索詞和/或搜索結果；所述基于所述用戶的搜索行為數據，確定所述用戶最近一次搜索對應的搜索關鍵詞，包括：從所述用戶的最近一次搜索對應的搜索詞和/或搜索結果中，提取多個候選關鍵詞；依據全網用戶的搜索關鍵詞，計算各候選關鍵詞對應的詞頻；選取出詞頻最高的前C個候選關鍵詞，作為所述用戶最近一次搜索的搜索關鍵詞，其中，C為正整數。

可選地，在所述采用顯式召回方式和/或隱式召回方式從數據庫中召回多條新聞之前，所述的方法還包括：針對數據庫中的每一條新聞，將所述新聞進行向量化，得到對應的新聞語義向量；建立所述數據庫中各條新聞和對應新聞語義向量之間的映射關系。

可選地，所述基于所述用戶的搜索行為數據，采用隱式召回方式從數據庫中召回多條新聞，包括：基于所述用戶的最近D次搜索的搜索行為數據，確定所述D次搜索對應的一個搜索語義向量；分別計算各新聞語義向量與所述搜索語義向量的向量距離；選取向量距離最小的前E個新聞語義向量，基于所述映射關系從所述數據庫中召回向量距離最小的前E個新聞語義向量對應的新聞；其中，D，E均為正整數。

可選地，所述的方法還包括：對各所述新聞語義向量進行聚類，得到J個簇和對應的簇向量；建立所述簇向量與對應新聞語義向量之間的倒排索引，其中，J為正整數。