[發明專利]個性化推薦方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010097164.6
• 申請日: 2020-02-17
• 公開（公告）號: CN111339406B
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 付琰;陳亮輝;王全斌;楊曉璇;彭煉鋼
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張娜;劉芳

本申請公開了一種個性化推薦方法、裝置、設備及存儲介質，涉及大數據技術領域。具體實現方案為：通過獲取冷啟動用戶在目標網站注冊時確定的冷啟動用戶信息，再根據冷啟動用戶信息，確定該冷啟動用戶具有的人口統計學屬性，以及冷啟動用戶所屬的至少一個人口統計學屬性人群，最后根據冷啟動用戶所屬的至少一個人口統計學屬性人群和預先確定的每個人口統計學屬性人群的物品排序索引，確定針對冷啟動用戶的待推薦物品。該技術方案，實現了冷啟動用戶的準確推薦，成本低，易于實現。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種大數據技術領域中的個性化推薦方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

在互聯網普及的大環境下，針對不同用戶的興趣偏好，將適合的物品呈現并推薦給用戶，可以提高推薦的轉化率，從而創造巨大的產品商業價值。傳統的推薦方法是根據用戶的歷史行為數據，推薦用戶對不同物品的偏好，從而有針對性的推薦，但是其無法適用于沒有歷史信息的用戶，即無法針對冷啟動用戶進行合理的推薦。因此，如何針對冷啟動用戶進行個性化推薦對產品規模增長有十分重要的意義。

現有技術中，可以采用興趣標簽匹配的方式實現，具體的，借助于用戶畫像中的興趣標簽，通過直接匹配或者語義匹配的方式確定出相關的物品，也即，用戶興趣的直接遷移。其中，用戶畫像即給用戶貼標簽，通過充斥在網絡上的用戶信息，將用戶的每個具體信息抽象成標簽，利用這些標簽將用戶形象具體化。

但是，興趣標簽匹配的方式要求用戶畫像來源的產品場景和用戶畫像應用的產品場景相似，而相似產品通常屬于競爭對手，數據獲取十分困難，且從不同產品提取的興趣標簽，可能不能完全通用，需要根據當前應用情況，高成本地進行標簽篩選，存在成本高、推薦成功率低的問題。

發明內容

本申請實施例提供一種個性化推薦方法、裝置、設備及存儲介質，用于解決現有針對冷啟動用戶的個性化推薦方法存在成本高、推薦不準確的問題。

第一方面，本申請提供一種個性化推薦方法，包括：

獲取冷啟動用戶在目標網站注冊時確定的冷啟動用戶信息；

根據所述冷啟動用戶信息，確定所述冷啟動用戶具有的人口統計學屬性，以及所述冷啟動用戶所屬的至少一個人口統計學屬性人群；

根據所述冷啟動用戶所屬的至少一個人口統計學屬性人群和預先確定的每個人口統計學屬性人群的物品排序索引，確定針對所述冷啟動用戶的待推薦物品。

在本實施例中，僅依賴于人口統計學屬性確定針對冷啟動用戶的待推薦物品，不僅實現冷啟動用戶的準確推薦，而且成本低，易于實現，物品的轉化成功率高。

在第一方面的一種可能設計中，所述方法還包括：

獲取所述目標網站中的所有物品的信息；

將所有物品的信息輸入到推薦模型中，得到每種物品在每個人口統計學屬性人群中的概率分布，所述推薦模型是利用所述目標網站中的歷史行為數據集合對預設網絡進行訓練得到的；

根據每種物品在每個人口統計學屬性人群中的概率分布，對所有的物品進行排序，確定每個人口統計學屬性人群的物品排序索引。

在本實施例中，首先基于目標網站中所有物品的信息確定出每個人口統計學屬性人群的物品排序索引，為后續確定待推薦物品提供了實現可能。

可選的，所述根據所述冷啟動用戶所屬的至少一個人口統計學屬性人群和預先確定的每個人口統計學屬性人群的物品排序索引，確定針對所述冷啟動用戶的待推薦物品，包括：

根據所述冷啟動用戶所屬的每個人口統計學屬性人群和預先確定的每個人口統計學屬性人群的物品排序索引，確定所述冷啟動用戶在每個人口統計學屬性人群中的物品排序索引；