[發(fā)明專利]一種信息推薦方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111197111.2
• 申請日: 2021-10-13
• 公開（公告）號: CN113868536A
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發(fā)明（設計）人: 梁炳童
• 申請（專利權）人: 平安銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/06
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強

1.一種信息推薦方法，其特征在于，包括：

獲取第一用戶在目標系統(tǒng)的第一信息，所述第一信息包括所述第一用戶的行為信息；

利用行為主題模型對所述第一信息進行分類，得到所述第一用戶在所述目標系統(tǒng)的行為主題的分類結果，所述分類結果包括多個行為主題中每個行為主題下所述第一用戶的行為信息；

采用預設的衰減因子對所述多個行為主題中每個行為主題下所述第一用戶的行為信息進行衰減處理，得到所述每個行為主題下所述第一用戶的第二信息；

在所述多個行為主題下分別基于相似度分析模型對所述第一用戶的第二信息和第二用戶的行為信息進行相似度分析，得到所述每個行為主題下所述第一用戶和所述第二用戶的行為相似度，所述第二用戶為所述目標系統(tǒng)中除所述第一用戶以外的任一用戶；

根據(jù)所述第一用戶和所述第二用戶在所述每個行為主題下的行為相似度，確定所述第一用戶和所述第二用戶的用戶相似度；

根據(jù)所述第一用戶和所述目標系統(tǒng)中各個第二用戶之間的用戶相似度，向所述第一用戶進行信息推薦。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取第一用戶在目標系統(tǒng)的第一信息，包括：

在所述目標系統(tǒng)中確定埋點對象，所述埋點對象包括以下一項或多項：按鈕級對象、頁面級對象、區(qū)域級對象，其中，所述按鈕級對象為目標系統(tǒng)頁面的部分或全部按鈕，所述頁面級對象為所述目標系統(tǒng)頁面的部分或全部頁面，所述區(qū)域級對象為所述目標系統(tǒng)頁面的部分或全部區(qū)域；

根據(jù)所述埋點對象采集所述第一用戶在所述目標系統(tǒng)的第一信息。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取多個用戶在所述目標系統(tǒng)的第一樣本信息，所述第一樣本信息包括所述多個用戶在所述目標系統(tǒng)的行為信息；

獲取所述第一樣本信息在所述目標系統(tǒng)的行為主題的樣本分類結果，所述樣本分類結果包括多個行為主題中每個行為主題下所述多個用戶的行為信息；

根據(jù)所述第一樣本信息和所述樣本分類結果，訓練得到所述行為主題模型。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述衰減因子包括時間衰減因子，所述采用預設的衰減因子對所述多個行為主題中每個行為主題下所述第一用戶的行為信息進行衰減處理，得到所述每個行為主題下所述第一用戶的第二信息，包括：

確定所述第一信息中的第一行為信息的第一屬性信息，所述第一行為信息為關聯(lián)時間的行為信息，所述第一屬性信息用于指示所述第一行為信息的時間特征；

根據(jù)所述第一屬性信息，分別確定在所述多個行為主題下所述第一用戶的行為信息的時間衰減因子；

分別根據(jù)每個行為主題下所述第一用戶的行為信息和對應的時間衰減因子，得到所述每個行為主題下所述第一用戶的第二信息。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述衰減因子包括行為衰減因子，所述采用預設的衰減因子對所述多個行為主題中每個行為主題下所述第一用戶的行為信息進行衰減處理，得到所述每個行為主題下所述第一用戶的第二信息，包括：

確定所述第一信息中的第二行為信息的第二屬性信息，所述第二行為信息包括波動行為的行為信息，所述第二屬性信息用于指示所述第二行為信息的行為波動特征；

根據(jù)所述第二屬性信息，分別確定在所述多個行為主題下所述第一用戶的行為信息的行為衰減因子；

分別根據(jù)每個行為主題下所述第一用戶的行為信息和對應的行為衰減因子，得到所述每個行為主題下所述第一用戶的第二信息。

6.根據(jù)權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一用戶和所述目標系統(tǒng)中各個第二用戶之間的用戶相似度，向所述第一用戶進行信息推薦，包括：

根據(jù)所述第一用戶和所述目標系統(tǒng)中各個第二用戶之間的用戶相似度對用戶進行分群，得到分群的結果，每個分群中的用戶具有相同的用戶標簽；

根據(jù)所述第一用戶所屬的分群，確定所述第一用戶的用戶標簽，所述第一用戶的用戶標簽包括一個或多個；

根據(jù)所述第一用戶的用戶標簽確定針對所述第一用戶的推薦信息，并向所述第一用戶推送所述推薦信息。