[發明專利]對象推薦方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010046350.7
• 申請日: 2020-01-16
• 公開（公告）號: CN111274474A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 樂志能
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F21/60
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及數據處理，揭露了一種對象推薦方法，該方法包括：接收目標用戶發出的攜帶用戶身份標識的對象獲取請求；根據所述用戶身份標識獲取目標用戶的用戶數據，生成目標用戶的特征向量，對所述特征向量進行加密得到目標用戶的加密特征數據；從第一預設存儲路徑中獲取與所述加密特征數據對應的第一對象推薦列表；獲取預先確定的調整系數列表，計算第一對象推薦列表中各對象的調整參數，根據調整參數對第一對象推薦列表中的各對象進行重新排序，得到第二對象推薦列表；將所述第二對象推薦列表作為目標對象列表推薦給所述目標用戶。本發明還揭露了一種電子裝置及計算機存儲介質。利用本發明，可提高對象推薦的準確性及效率。

技術領域

本發明涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種對象推薦方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術的發展，用戶在使用終端的過程中需從海量信息中找到自己喜歡或需要的對象，這樣導致用戶選擇時，需要花費較多的時間去查找，且可能無法找到自己想要的對象。以微信小程序為例，微信小程序是一種不需要下載安裝即可使用的應用，用戶掃一掃或者搜一下即可打開應用，且用戶不用關心是否安裝太多應用的問題，是一種全新的連接用戶與服務的方式，它可以在微信內被便捷地獲取和傳播，同時具有出色的使用體驗。然而，目前大部分To C的公司都開發和用戶相關的服務的小程序，使得小程序數量急速上升，同時小程序訪問入口也逐步增加，造成了用戶無法快速找到目標小程序的問題。

為了提高用戶的使用體驗，目前業內采用對象推薦方法自動向用戶推薦對象。然而，已有的對象推薦方法大都是采集用戶數據，調用模型文件實時預測推薦對象，由于用戶數據量大，會占用大量內存，數據處理較慢，另外，需實時調用模型進行預測，極大的影響了對象推薦的效率。因此，如何快速準確地向用戶推薦對象是一個亟需解決的問題。

發明內容

鑒于以上內容，本發明提供一種對象推薦方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于提高對象推薦的效率及準確性。

為實現上述目的，本發明提供一種對象推薦方法，該方法包括：

步驟S1，接收目標用戶發出的對象獲取請求，所述對象獲取請求中包括用戶身份標識；

步驟S2，根據所述用戶身份標識從預設渠道獲取目標用戶的用戶數據，根據所述用戶數據生成目標用戶的特征向量，采用預設加密算法對所述特征向量進行加密，得到目標用戶的加密特征數據；

步驟S3，從第一預設存儲路徑中獲取與所述加密特征數據對應的第一對象推薦列表；

步驟S4，獲取預先確定的調整系數列表，基于所述第一對象推薦列表中的各對象初始參數及所述調整系數列表，計算所述第一對象推薦列表中各對象的調整參數，根據所述調整參數對第一對象推薦列表中的各對象進行重新排序，得到第二對象推薦列表；及

步驟S5，將所述第二對象推薦列表作為目標對象列表推薦給所述目標用戶。

此外，為實現上述目的，本發明還提供一種電子裝置，該裝置包括：存儲器、處理器，所述存儲器中存儲有可在所述處理器上運行的對象推薦程序，所述對象推薦程序被所述處理器執行時可實現如上所述對象推薦方法中的任意步驟。

此外，為實現上述目的，本發明還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中包括對象推薦程序，所述對象推薦程序被處理器執行時，可實現如上所述對象推薦方法中的任意步驟。