[發明專利]對象推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 202011347159.2
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112464106B
• 公開（公告）日: 2022-12-13
• 發明（設計）人: 王磊;曹煜
• 申請（專利權）人: 上海嗶哩嗶哩科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/9535;G06K9/62
• 代理公司: 北京智信禾專利代理有限公司 11637
• 代理人: 劉曉楠

本申請提供對象推薦方法及裝置，其中所述對象推薦方法包括：獲取目標用戶賬號；根據目標用戶賬號與待推薦對象相關的歷史數據對目標用戶賬號進行分類；在目標用戶賬號屬于第一類型的情況下，通過推薦值預測模型確定目標用戶賬號對應的對象推薦列表；在目標用戶賬號屬于第二類型的情況下，通過相似度確定目標用戶賬號對應的對象推薦列表；向目標用戶展示對象推薦列表。如此，可以根據目標用戶賬號的實際歷史數據情況進行分類，針對不同的目標用戶，采用不同的方式進行對象推薦，提高了向目標用戶推薦對象的準確率。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別涉及一種對象推薦方法。本申請同時涉及一種對象推薦裝置，一種計算設備，以及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術的快速發展，人們日常生活中面臨的信息與日俱增，為解決人們面對海量信息的無所適從，各種各樣的推薦方法應運而生，向人們推薦其可能會感興趣的對象。

現有技術中，往往是通過計算用戶相似度或對象相似度來進行對象推薦，具體的，可以先確定目標用戶的相似用戶，然后將相似用戶關注的對象推薦給目標用戶；或者，可以先確定向目標用戶推薦過的對象，然后將與該對象相似的對象也推薦給目標用戶。

然而，通過計算用戶相似度或對象相似度來進行對象推薦的方式，需要大量用戶與選擇對象的數據，計算出的相似度才會準確，后續向目標用戶推薦的對象才會較為準確，對于缺少用戶與選擇對象的數據的情況，計算出的相似度準確性較差，從而導致向目標用戶推薦對象的準確率較低。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種對象推薦方法。本申請同時涉及一種對象推薦裝置，一種計算設備，以及一種計算機可讀存儲介質，以解決現有技術中存在的向目標用戶推薦對象的準確率較低的問題。

根據本申請實施例的第一方面，提供了一種對象推薦方法，包括：

獲取目標用戶賬號；

根據所述目標用戶賬號與待推薦對象相關的歷史數據對所述目標用戶賬號進行分類；

在所述目標用戶賬號屬于第一類型的情況下，通過推薦值預測模型確定所述目標用戶賬號對應的對象推薦列表；在所述目標用戶賬號屬于第二類型的情況下，通過相似度確定所述目標用戶賬號對應的對象推薦列表；

向所述目標用戶展示所述對象推薦列表。

根據本申請實施例的第二方面，提供了一種對象推薦裝置，包括：

第一獲取模塊，被配置為獲取目標用戶賬號；

分類模塊，被配置為根據所述目標用戶賬號與待推薦對象相關的歷史數據對所述目標用戶賬號進行分類；

確定模塊，被配置為在所述目標用戶賬號屬于第一類型的情況下，通過推薦值預測模型確定所述目標用戶賬號對應的對象推薦列表；在所述目標用戶賬號屬于第二類型的情況下，通過相似度確定所述目標用戶賬號對應的對象推薦列表；

展示模塊，被配置為向所述目標用戶展示所述對象推薦列表。

根據本申請實施例的第三方面，提供了一種計算設備，包括：

存儲器和處理器；

所述存儲器用于存儲計算機可執行指令，所述處理器用于執行所述計算機可執行指令，以實現下述方法：

獲取目標用戶賬號；

根據所述目標用戶賬號與待推薦對象相關的歷史數據對所述目標用戶賬號進行分類；

在所述目標用戶賬號屬于第一類型的情況下，通過推薦值預測模型確定所述目標用戶賬號對應的對象推薦列表；在所述目標用戶賬號屬于第二類型的情況下，通過相似度確定所述目標用戶賬號對應的對象推薦列表；