[發明專利]一種物品推薦方法、裝置及終端設備

有效

• 申請號: 202010074493.9
• 申請日: 2020-01-22
• 公開（公告）號: CN111325598B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發明（設計）人: 周明洋;徐榮欽;廖好;毛睿;陸克中
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06Q30/0601
• 分類號: G06Q30/0601;G06F16/9535
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 李艷麗

本申請適用于計算機技術領域，提供了一種物品推薦方法、裝置及終端設備，該方法包括：獲取用戶與存在聯系的物品之間的第一連邊的第一分數值和所述用戶與不存在聯系的物品之間第二連邊的第二分數值；基于所述第一分數值和所述第二分數值，計算所述第二分數值的召回信噪比；基于所述召回信噪比推薦所述物品。本申請通過召回信噪比推薦物品可以將冷門且符合用戶需求的“弱連接”物品推薦給用戶，提高推薦準確率和系統的商品推薦覆蓋率。

技術領域

本申請屬于計算機技術領域，尤其涉及一種物品推薦方法、裝置及終端設備。

背景技術

隨著大數據的不斷發展，電子商務數據(例如Amazon、Alibaba、Netflix、eBay等用戶交易數據)、在線社交網絡數據(例如Twitter、Facebook、LinkedIn等社交關系數據)、金融數據等呈現爆發式增長，如何從大量的數據中挖掘出對用戶有用的信息，做出最符合用戶喜好的推薦就顯得極為重要。在鏈路預測研究領域，給用戶推薦具體的物品，等價于預測用戶-物品之間的連邊。在物品種類繁多的商務推薦領域，如何將滿足用戶興趣且冷門但質量好的物品推薦給用戶成為近年主要研究方向。

傳統的推薦算法是根據用戶的歷史行為記錄，通過計算將預測分數高的物品推薦給用戶，即傳統的推薦算法是將分數高且符合用戶需求的“強連接”的物品推薦給用戶，但是傳統的推薦算法中分數低且符合用戶需求，也就是冷門且符合用戶需求的“弱連接”物品往往不被推薦，造成物品推薦種類較少。

發明內容

本申請實施例提供了一種物品推薦方法、裝置及終端設備，可以解決“弱連接”物品不被推薦的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種物品推薦方法，包括：

獲取用戶與第一物品之間的第一連邊的第一分數值，以及所述用戶與第二物品之間的第二連邊的第二分數值，其中，所述第一物品為與所述用戶存在關聯關系的物品，所述第二物品為與所述用戶不存在關聯關系的物品；

基于所述第一分數值和所述第二分數值，計算各個所述第二分數值的召回信噪比；

基于所述召回信噪比推薦所述物品。

第二方面，本申請實施例提供了一種物品推薦裝置，包括：

數據獲取模塊，用于獲取用戶與第一物品之間的第一連邊的第一分數值，以及所述用戶與第二物品之間的第二連邊的第二分數值，其中，所述第一物品為與所述用戶存在關聯關系的物品，所述第二物品為與所述用戶不存在關聯關系的物品；

計算模塊，用于基于所述第一分數值和所述第二分數值，計算各個所述第二分數值的召回信噪比；

物品推薦模塊，用于基于所述召回信噪比推薦所述物品。

第三方面，本申請實施例提供了一種終端設備，包括：存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述第一方面中任一項所述的物品推薦方法。

第四方面，本申請實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面中任一項所述的物品推薦方法。

第五方面，本申請實施例提供了一種計算機程序產品，當計算機程序產品在終端設備上運行時，使得終端設備執行上述第一方面中任一項所述的物品推薦方法。

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以參見上述第一方面中的相關描述，在此不再贅述。