[發明專利]推薦方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011612465.4
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112733014A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 李玥亭;劉宇濤;崔光范;趙明明;王海梁;黃佑夫
• 申請（專利權）人: 上海眾源網絡有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/435;G06F16/44;G06K9/62
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 張麗穎;劉蔓莉

本申請涉及一種推薦方法、裝置、設備及存儲介質，方法包括：獲取當前用戶的歷史行為信息；根據歷史行為信息，判斷用戶是否屬于互動群體；獲取當前用戶的歷史行為信息；根據歷史行為信息，判斷用戶是否屬于互動群體用于當判定所述用戶屬于所述互動群體時，獲取用戶的第一特征，根據第一特征，對用戶推薦第一多媒體數據，其中，第一特征為用戶的互動行為，以及用戶對應的多媒體特征。本申請用以針對互動群體的用戶推薦相對應的多媒體數據。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種推薦方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著信息時代的到來，每天會有海量數據的內容產生，比如，視頻內容、文字內容的產生，并且，各商家越來越關注用戶的愛好，以能夠更好的為用戶提供個性化的內容。其中，個性化推薦的準確性越來越影響一個產品的用戶留存和用戶粘性。

另外，對于用戶來說，用戶對推薦的內容除了點擊、瀏覽，還可以有很多互動的行為，例如，點贊、分享、收藏等。但是，很多的用戶可能因為性格、習慣等原因，都止步于點擊或觀看，只有部分用戶才會有點贊、評論等進一步的互動行為。

如何針對互動群體的用戶，進行個性化的推薦是急需解決的問題。

發明內容

本申請提供了一種推薦方法、裝置、設備及存儲介質，用以針對互動群體的用戶推薦相對應的多媒體數據。

第一方面，本申請提供了一種推薦方法，所述方法包括：

獲取當前用戶的歷史行為信息；

根據所述歷史行為信息，判斷所述用戶是否屬于互動群體；

當判定所述用戶屬于所述互動群體時，獲取所述用戶的第一特征，根據所述第一特征，對所述用戶推薦第一多媒體數據；

其中，所述第一特征為所述用戶的互動行為，以及所述用戶對應的多媒體特征。

可選地，所述方法還包括：

當判定所述用戶不屬于所述互動群體時，獲取所述用戶的第二特征，根據所述第二特征，對所述用戶推薦第二多媒體數據；

其中，所述第二特征為所述用戶的用戶畫像、用戶行為以及所述用戶對應的多媒體特征。

可選地，根據所述歷史行為信息，判斷所述用戶是否屬于互動群體，包括：

將所述歷史行為信息輸入至判別模型，通過所述判別模型提取所述歷史行為信息對應的所述用戶的互動行為，根據所述互動行為判斷所述用戶是否屬于所述互動群體，輸出判斷結果。

可選地，根據所述歷史行為信息，判斷所述用戶是否屬于互動群體，包括：

將所述歷史行為信息輸入至預先訓練的判別模型中，得到所述判斷結果；

其中，所述判別模型的訓練過程包括：

獲取第一樣本用戶的歷史行為信息樣本集合，其中，所述歷史行為信息樣本集合包括：N個所述第一樣本用戶的歷史行為樣本信息，以及每個所述第一樣本用戶的預設用戶標記，所述預設用戶標記用于指示所述第一樣本用戶是否屬于所述互動群體，所述N為大于或等于1的整數；

分別對所述歷史行為信息樣本集合中每條所述歷史行為樣本信息執行以下訓練過程：將所述歷史行為樣本信息輸入至初始判別模型，通過所述初始判別模型提取所述歷史行為樣本信息對應的互動行為樣本，根據所述互動行為樣本判斷所述第一樣本用戶是否屬于互動群體，輸出模型判斷結果；

計算所述初始判別模型輸出的所述模型判斷結果，和所述第一樣本用戶的預設用戶標記的第一一致率；