[發(fā)明專利]推薦信息生成方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111126109.6
• 申請日: 2021-09-26
• 公開（公告）號: CN113807926A
• 公開（公告）日: 2021-12-17
• 發(fā)明（設計）人: 李鵬;姚亞飛;李勇;赫陽;彭長平;林戰(zhàn)剛;邵京平
• 申請（專利權）人: 北京沃東天駿信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06F16/9535;G06K9/62
• 代理公司: 北京唯智勤實知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11557
• 代理人: 史立狀

1.一種推薦信息生成方法，包括：

響應于檢測到目標用戶的物品瀏覽操作，獲取所述目標用戶的物品推薦模型，所述物品推薦模型通過所述目標用戶的歷史物品分層畫像生成推薦物品信息；

基于所述物品瀏覽操作和物品推薦模型確定所述目標用戶的至少一條初始推薦物品信息；

基于所述至少一條初始推薦物品信息的屬性信息生成推薦信息。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，所述物品推薦模型通過以下步驟訓練得到：

獲取所述目標用戶設定時間段內的歷史物品瀏覽信息集合；

通過所述歷史物品瀏覽信息集合構建歷史物品分層畫像；

基于所述歷史物品分層畫像和歷史物品瀏覽信息集合訓練物品推薦模型。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其中，所述通過所述歷史物品瀏覽信息集合構建歷史物品分層畫像，包括：

通過預設的分層索引對所述歷史物品瀏覽信息集合中的歷史物品瀏覽信息進行屬性聚合，得到歷史物品分層畫像。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其中，所述通過預設的分層索引對所述歷史物品瀏覽信息集合中的歷史物品瀏覽信息進行屬性聚合，得到歷史物品分層畫像，包括：

對于所述歷史物品瀏覽信息集合中的歷史物品瀏覽信息，通過所述分層索引確定該歷史物品瀏覽信息對應的物品的初始物品分層畫像；

通過對所述歷史物品瀏覽信息集合對應的初始物品分層畫像集合進行屬性聚合，生成歷史物品分層畫像。

5.根據(jù)權利要求2所述的方法，其中，所述基于所述歷史物品分層畫像和歷史物品瀏覽信息集合訓練物品推薦模型，包括：

獲取所述歷史物品瀏覽信息集合中歷史物品瀏覽信息的歷史物品標識；

將所述歷史物品分層畫像轉換為歷史畫像特征向量；

將所述歷史物品標識、對應所述歷史物品標識的歷史畫像特征向量作為輸入，將所述歷史物品標識對應的歷史物品信息作為輸出，訓練得到物品推薦模型。

6.根據(jù)權利要求3所述的方法，其中，所述分層索引通過以下步驟得到：

通過預設的靜態(tài)屬性構建初始分層索引，所述靜態(tài)屬性包括以下至少一項：物品類型信息、物品類目信息、物品品牌信息，所述初始分層索引包含至少一個屬性層，所述屬性層包含至少一個屬性節(jié)點；

通過知識屬性對所述初始分層索引中屬性層的屬性節(jié)點進行調整，得到所述分層索引，所述知識屬性為根據(jù)所述目標用戶的歷史物品瀏覽信息生成的屬性，所述調整包括聚合或拆分。

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述物品瀏覽操作和物品推薦模型確定所述目標用戶的至少一條初始推薦物品信息，包括：

獲取所述物品瀏覽操作對應的目標物品瀏覽信息的目標物品標識；

將所述目標物品標識和所述目標物品標識對應的目標歷史畫像特征向量輸入所述物品推薦模型，得到至少一條候選推薦物品信息；

基于所述目標物品標識對所述至少一條候選推薦物品信息進行匹配，得到至少一條初始推薦物品信息。

8.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述至少一條初始推薦物品信息的屬性信息生成推薦信息，包括：

獲取所述至少一條初始推薦物品信息中初始推薦物品信息的待處理屬性信息；

對所述至少一條初始推薦物品信息對應的待處理屬性信息集合進行聚合，確定至少一個目標屬性集合；

將所述至少一個目標屬性集合對應的物品信息設置為推薦信息。

9.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

基于所述推薦信息構建信息推送窗口，將所述信息推送窗口發(fā)送至所述目標用戶所在終端設備。