[發明專利]信息推薦方法、裝置和設備

在審

• 申請號: 201911404300.5
• 申請日: 2019-12-30
• 公開（公告）號: CN111861623A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 周齊;吳艷平;王毅星
• 申請（專利權）人: 北京騎勝科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 王明磊;臧建明

本申請實施例提供一種信息推薦方法、裝置和設備，其中，信息推薦方法包括：獲取用戶的相關信息和N張騎行卡中每張騎行卡的相關信息；根據用戶的相關信息、N張騎行卡中每張騎行卡的相關信息和目標概率統計模型，獲得M種排序中每種排序下每張騎行卡的用戶購買概率，M種排序為N張騎行卡的M種不同排序；根據每種排序下每張騎行卡的用戶購買概率，獲取用戶的N張騎行卡的推薦排序；向終端設備發送用戶的N張騎行卡的推薦排序，提升了用戶選擇到合適騎行卡的概率。

技術領域

本申請實施例涉及人工智能(artificial intelligence，AI)技術領域，尤其涉及一種信息推薦方法、裝置和設備。

背景技術

隨著智能終端的普及和應用，大量解決生活、工作問題的計算機應用程序(Application，APP)被開發出來。APP運行在智能終端的硬件和軟件環境中。其中一類APP可以實現人們的智能出行，為用戶提供預約叫車、共享單車等服務。

對于共享單車服務，騎行卡作為用戶使用共享單車服務的補充支付方式，不僅方便了用戶騎行，而且提升了用戶的粘性。騎行卡的種類較多，比如，月卡、季卡、半年卡、年卡、7天5次卡、15天10次卡等等，用戶可以根據差異化的使用需求選擇適合的騎行卡。

目前，在APP的顯示頁面中按照固定推薦順序展示騎行卡。由于騎行卡的種類較多，APP的顯示頁面中一次只能展示有限個數的騎行卡。如果適合用戶購買的騎行卡被展示在第二頁或者被折疊展示，將會降低用戶選擇到合適騎行卡的概率。

發明內容

本申請實施例提供一種信息推薦方法、裝置和設備，提升了用戶選擇到合適騎行卡的概率。

第一方面，本申請實施例提供一種信息推薦方法，包括：

獲取用戶的相關信息和N張騎行卡中每張騎行卡的相關信息，所述N為大于等于2的整數；

根據所述用戶的相關信息、所述N張騎行卡中每張騎行卡的相關信息和目標概率統計模型，獲得M種排序中每種排序下每張騎行卡的用戶購買概率；其中，所述M種排序為所述N張騎行卡的M種不同排序，所述M為大于等于2的整數；

根據每種排序下每張騎行卡的用戶購買概率，獲取所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序；

向終端設備發送所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序，所述推薦排序用于所述終端設備根據所述推薦排序在顯示界面顯示所述N張騎行卡。

可選的，所述根據所述用戶的相關信息、所述N張騎行卡中每張騎行卡的相關信息和目標概率統計模型，獲得M種排序中每種排序下每張騎行卡的用戶購買概率，包括：

根據所述用戶的相關信息、所述N張騎行卡中每張騎行卡的相關信息、所述每種排序的排序信息和所述目標概率統計模型，獲得該種排序下每張騎行卡的用戶購買概率。

可選的，所述根據每種排序下每張騎行卡的用戶購買概率，獲取所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序，包括：

根據每種排序下每張騎行卡的用戶購買概率以及每張騎行卡的購買金額，獲得該種排序的用戶購買期望值；

根據所述M種排序中每種排序的用戶購買期望值，確定所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序。

可選的，所述根據所述M種排序中每種排序的用戶購買期望值，確定所述用戶的所述N張騎行卡的推薦排序，包括：

根據所述M種排序中每種排序的用戶購買期望值，確定最大的用戶購買期望值；

將最大的用戶購買期望值所對應的排序，確定為所述推薦排序。

可選的，所述根據每種排序下每張騎行卡的用戶購買概率以及每張騎行卡的購買金額，獲得該種排序的用戶購買期望值，包括：