[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

本申請適用于大數據技術領域，提供了一種信息推薦方法、裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質，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。通過上述方法，可以有效地提取用戶的興趣標簽，進而為用戶提供精準的推薦信息。

技術領域

本申請屬于大數據技術領域，尤其涉及一種信息推薦方法、裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

信息推薦系統用于根據用戶畫像(包括用戶注冊標簽特征(如用戶注冊的時候獲取的特征)和平臺行為特征(如用戶在信息平臺的一些操作日志))向用戶推薦信息。首先構建用戶畫像；然后根據用戶畫像從信息平臺的內容庫中選取部分內容，組成內容候選集(即召回過程)；之后利用排序算法對內容候選集中的內容進行預測和排序，獲得內容推薦序列(即排序過程)；最后將內容推薦序列顯示給用戶。

其中，在排序過程中，由于信息平臺的用戶通常較多，且每個用戶在信息平臺上的操作日志也較多、平臺行為較分散，因此，很難從用戶分散的平臺行為中抽取出用戶的興趣標簽，無法獲得精準地為用戶推薦信息。

發明內容

本申請實施例提供了一種信息推薦方法、裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質，可以有效地提取用戶的興趣標簽，進而為用戶提供精準的推薦信息。

第一方面，本申請實施例提供了一種信息推薦方法，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。

本申請實施例中，通過從用戶的歷史行為數據中提取用戶執行操作的內容對象的標簽信息，相當于對用戶瀏覽、點擊過的內容進行了分類；然后根據標簽信息以及用戶對內容對象執行操作的行為次數確定用戶的興趣標簽，相當于從用戶瀏覽、點擊過的內容類型中確定出用戶感興趣的內容類型；最后再根據用戶感興趣的內容類型為用戶推薦信息。通過上述方法，能夠有效地從用戶分散的行為數據中抽取出用戶的興趣標簽，進而為用戶提供精準的推薦信息。

在第一方面的一種可能的實現方式中，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。

在第一方面的一種可能的實現方式中，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。