[發明專利]一種基于人工智能的文本推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 201910901147.0
• 申請日: 2019-09-23
• 公開（公告）號: CN110688476A
• 公開（公告）日: 2020-01-14
• 發明（設計）人: 杜穎
• 申請（專利權）人: 騰訊科技(北京)有限公司
• 主分類號: G06F16/335
• 分類號: G06F16/335
• 代理公司: 11270 北京派特恩知識產權代理有限公司
• 代理人: 趙翠萍;張穎玲

1.一種基于人工智能的文本推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

針對目標用戶進行文本推薦的請求，從所述目標用戶的歷史瀏覽文本集中確定至少一個標準文本；

根據所述標準文本，對待推薦文本集進行召回處理，確定對應所述標準文本的至少一個待推薦文本；

獲取所述目標用戶針對標準文本的用戶興趣；

對所述用戶興趣、以及所述標準文本進行融合，得到融入用戶興趣的融合文本；

根據所述融入目標用戶興趣的融合文本、以及所述待推薦文本，得到所述待推薦文本與所述標準文本之間的相似度；

基于所述待推薦文本與所述標準文本的相似度，對所述至少一個待推薦文本進行排序，得到與所述標準文本對應的推薦文本；

對至少一個標準文本對應的推薦文本進行篩選，得到用于響應所述請求的推薦文本。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述目標用戶的歷史瀏覽文本集中確定至少一個標準文本，包括以下之一：

對所述目標用戶的歷史瀏覽文本集進行篩選，確定設定的時間段內的歷史瀏覽文本為標準文本；

對所述目標用戶的歷史瀏覽文本進行篩選，當所述歷史瀏覽文本被所述目標用戶使用的時間大于時間閾值，確定所述歷史瀏覽文本為所述標準文本；

對所述目標用戶的歷史瀏覽文本進行篩選，當所述歷史瀏覽文本被樣本用戶使用的頻率大于使用頻率閾值，確定所述歷史瀏覽文本為所述標準文本。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據所述標準文本，對待推薦文本集進行召回處理，確定對應所述標準文本的至少一個待推薦文本，包括：

對所述標準文本進行分詞處理，得到所述標準文本中的關鍵詞；

根據所述標準文本中的關鍵詞對待推薦文本集進行檢索，確定對應所述標準文本的至少一個待推薦文本。

4.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述目標用戶針對標準文本的用戶興趣，包括：

根據所述目標用戶的歷史瀏覽文本集中的歷史瀏覽文本、以及所述標準文本，確定所述歷史瀏覽文本與所述標準文本的相似度；

根據至少一個歷史瀏覽文本與所述標準文本的相似度，確定所述目標用戶針對標準文本的用戶興趣。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據至少一個歷史瀏覽文本與所述標準文本的相似度，確定所述目標用戶針對標準文本的用戶興趣，包括：

對至少一個歷史瀏覽文本與所述標準文本的相似度進行求和，得到相似度總和；

確定所述歷史瀏覽文本與所述標準文本的相似度，并確定所述相似度與所述相似度總和的第一比值；

對所述歷史瀏覽文本、以及所述第一比值進行加權求和，得到所述目標用戶針對標準文本的用戶興趣。

6.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述用戶興趣為用戶興趣向量，所述待推薦文本為待推薦文本向量，所述標準文本為標準文本向量；

所述對所述用戶興趣、以及所述標準文本進行融合，得到融入目標用戶興趣的融合文本，包括：

對所述用戶興趣向量與所述標準文本向量進行求和，得到對應的和向量，確定所述對應的和向量為融入目標用戶興趣的融合文本；

所述根據所述融入目標用戶興趣的融合文本、以及所述待推薦文本，得到所述待推薦文本與所述標準文本之間的相似度，包括：

將所述對應的和向量、以及所述待推薦文本向量之間的相似度，確定為所述待推薦文本與所述標準文本之間的相似度。

7.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述待推薦文本與所述標準文本的相似度，對所述至少一個待推薦文本進行排序，得到與所述標準文本對應的推薦文本，包括：

獲取所述標準文本的權重；

根據權重與推薦文本數量的正比關系、以及所述標準文本的權重，得到所述標準文本對應的推薦文本數量；

基于所述待推薦文本與所述標準文本的相似度，對所述至少一個待推薦文本進行降序排序，得到與所述推薦文本數量對應的推薦文本。