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[發(fā)明專利]信息推薦方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110191928.2 申請日: 2021-02-20
公開(公告)號: CN112559896B 公開(公告)日: 2021-06-22
發(fā)明(設計)人: 董澤波 申請(專利權)人: 騰訊科技(深圳)有限公司
主分類號: G06F16/9535 分類號: G06F16/9535;G06F16/958;G06K9/62
代理公司: 北京派特恩知識產(chǎn)權代理有限公司 11270 代理人: 高天華;張穎玲
地址: 518000 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 信息 推薦 方法 裝置 設備 計算機 可讀 存儲 介質(zhì)
【說明書】:

本申請?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質(zhì);方法包括:響應于接收到的信息推薦請求,獲取所述信息推薦請求中攜帶的標識信息;基于所述標識信息對應的不同業(yè)務平臺的歷史行為數(shù)據(jù)確定至少一個推薦關鍵詞;基于預先建立的統(tǒng)一類目體系和所述推薦關鍵詞,確定多個待推薦信息;其中,所述統(tǒng)一類目體系是利用訓練好的分類模型將不同業(yè)務平臺提供的對象信息進行統(tǒng)一分類后得到的;基于預設的排序特征對多個待推薦信息進行排序,并基于排序結果從多個待推薦信息中確定至少一個目標推薦信息;將攜帶有所述至少一個目標推薦信息的推薦響應發(fā)送給所述標識信息對應的終端。通過本申請,能夠提高推薦準確率,實現(xiàn)精準推薦。

技術領域

本申請涉及互聯(lián)網(wǎng)技術,尤其涉及一種信息推薦方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展以及移動終端的普及,人們可以利用移動終端進行網(wǎng)絡購物、視頻觀看等娛樂活動。有針對性地向用戶推薦其可能感興趣的信息,如今已成為很多網(wǎng)絡平臺重點關注的業(yè)務之一。推薦平臺在對外提供推薦服務的時候,通常會讓業(yè)務側(cè)上報物料數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。物料數(shù)據(jù)通常被內(nèi)存數(shù)據(jù)庫或者檢索引擎維護,當一個推薦請求到達的時候,物料會經(jīng)過推薦系統(tǒng)的召回,打分,排序等一系列操作返回給請求發(fā)出者。用戶行為數(shù)據(jù)通常用于推薦策略的構造,打分模型的訓練等。

通常來說,業(yè)務側(cè)在開展業(yè)務的時候,都會構建一套自己的類目體系。當這些業(yè)務接入推薦服務的時候,需要上傳商品類目,不同業(yè)務平臺的類目體系往往不同,因此無法進行數(shù)據(jù)互通及推薦效果優(yōu)化。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供一種信息推薦方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì),能夠提高推薦準確率。

本申請實施例的技術方案是這樣實現(xiàn)的:

本申請實施例提供一種信息推薦方法,包括:

響應于接收到的信息推薦請求,獲取所述信息推薦請求中攜帶的標識信息;

基于所述標識信息對應的不同業(yè)務平臺的歷史行為數(shù)據(jù)確定至少一個推薦關鍵詞;

基于預先建立的統(tǒng)一類目體系和所述推薦關鍵詞,確定多個待推薦信息;其中,所述統(tǒng)一類目體系是利用訓練好的分類模型將不同業(yè)務平臺提供的對象信息進行統(tǒng)一分類后得到的;

基于預設的排序特征對多個待推薦信息進行排序,并基于排序結果從多個待推薦信息中確定至少一個目標推薦信息;

將攜帶有所述至少一個目標推薦信息的推薦響應發(fā)送給所述標識信息對應的終端。

本申請實施例提供一種信息推薦裝置,包括:

第一獲取模塊,用于響應于接收到的信息推薦請求,獲取所述信息推薦請求中攜帶的標識信息;

第一確定模塊,用于基于所述標識信息對應的不同業(yè)務平臺的歷史行為數(shù)據(jù)確定至少一個推薦關鍵詞;

第二確定模塊,用于基于預先建立的統(tǒng)一類目體系和所述推薦關鍵詞,確定多個待推薦信息;其中,所述統(tǒng)一類目體系是利用訓練好的分類模型將不同業(yè)務平臺提供的對象信息進行統(tǒng)一分類后得到的;

第三確定模塊,用于基于預設的排序特征對所述多個待推薦信息進行排序,并基于排序結果從所述多個待推薦信息中確定至少一個目標推薦信息;

發(fā)送模塊,用于將攜帶有所述至少一個目標推薦信息的推薦響應發(fā)送給所述標識信息對應的終端。

在一些實施例中,該裝置還包括:

第二獲取模塊,用于獲取所述不同業(yè)務平臺提供的多個對象信息,所述對象信息至少包括推薦對象的標識信息和描述信息;

第三獲取模塊,用于獲取所述訓練好的分類模型;

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