[發明專利]信息推薦方法、裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202110081864.0
• 申請日: 2021-01-21
• 公開（公告）號: CN112818218B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 黃嚴漢
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: 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: 冷仔

1.一種信息推薦方法，其特征在于，包括：

獲取目標平臺上用戶的歷史行為數據，其中，所述歷史行為數據包括用戶執行操作的內容對象和用戶對所述內容對象執行操作的行為次數；

提取所述歷史行為數據中所述內容對象的標簽信息；

根據所述內容對象的標簽信息以及所述用戶對所述內容對象執行操作的行為次數，確定所述用戶的興趣標簽；

根據所述興趣標簽向所述用戶推薦信息；

所述提取所述歷史行為數據中所述內容對象的標簽信息，包括：

基于預設的支持向量機模型提取所述內容對象的第一特征信息；

基于預設的文本分類模型提取所述內容對象的第二特征信息；

將所述第一特征信息和所述第二特征信息融合為第三特征信息；

根據所述第三特征信息提取所述內容對象的標簽信息；

所述支持向量機模型用于提取所述內容對象的詞向量特征，所述文本分類模型用于提取所述內容對象的語義關鍵特征；將內容標簽和內容標簽的興趣評分輸入到預設的排序模型中，將興趣評分從大到小的順序對內容標簽進行排序，獲取前Y個內容標簽，將前Y個內容標簽及興趣評分輸入到排序模型中；

所述標簽信息中包括至少一個內容標簽和每個所述內容標簽的標簽系數；

所述根據所述內容對象的標簽信息以及所述用戶對所述內容對象執行操作的行為次數，確定所述用戶的興趣標簽，包括：

根據所述內容對象的每個所述內容標簽的所述標簽系數以及所述用戶對所述內容對象執行操作的行為次數，計算所述用戶對所述內容對象的每個所述內容標簽的興趣評分；

根據所述內容對象的所述內容標簽和所述用戶對所述內容對象的每個所述內容標簽的興趣評分確定所述用戶的興趣標簽；

所述根據所述內容對象的每個所述內容標簽的所述標簽系數以及所述用戶對所述內容對象執行操作的行為次數，計算所述用戶對所述內容對象的每個所述內容標簽的興趣評分，包括：

根據所述內容對象的每個所述內容標簽的所述標簽系數以及所述用戶對所述內容對象執行操作的所述行為次數，計算所述內容對象的每個所述內容標簽的歷史評分；對于每個所述內容標簽，通過公式計算所述內容標簽的所述歷史評分；

其中，H為所述內容標簽的所述歷史評分，h_l為屬于所述內容標簽的第l個所述內容對象中所述內容標簽的標簽系數，Num_l為屬于所述內容標簽的第l個所述內容對象對應的所述行為次數，L為屬于所述內容標簽的所述內容對象的數量；

根據所述用戶對所述內容對象執行操作的所述行為次數，計算所述內容對象的每個所述內容標簽的行為衰減評分，其中，所述內容標簽的衰減評分用于表示所述用戶對屬于所述內容標簽的內容的興趣變化程度；通過公式計算所述內容對象的每個所述內容標簽的衰減評分；

其中，S_T為第T個時間周期內所述用戶對所述內容標簽的衰減評分，k_t是第t個時間周期內所述用戶對屬于所述內容標簽的內容對象執行操作的行為次數，a為預設衰減系數，Tt；所述時間周期為天或小時或分鐘；

根據所述歷史評分和所述衰減評分計算用戶對所述內容對象的每個所述內容標簽的所述興趣評分。

2.如權利要求1所述的信息推薦方法，其特征在于，所述根據所述內容對象的所述內容標簽和所述用戶對所述內容對象的每個所述內容標簽的興趣評分確定所述用戶的興趣標簽，包括：

將所述內容標簽和所述內容標簽的所述興趣評分輸入到預設的排序模型中，輸出標簽序列，所述標簽序列中包括至少一個所述內容標簽；

將所述標簽序列中的所述內容標簽確定為所述用戶的所述興趣標簽。