[發明專利]目標用戶的推薦方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202111407062.0 | 申請日: | 2021-11-24 |
| 公開(公告)號: | CN114186125A | 公開(公告)日: | 2022-03-15 |
| 發明(設計)人: | 王繹超 | 申請(專利權)人: | 北京奇藝世紀科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/9535 | 分類號: | G06F16/9535;G06Q30/06;G06F40/289;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662 | 代理人: | 唐會娜 |
| 地址: | 100080 北京*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 目標 用戶 推薦 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種目標用戶的推薦方法,其特征在于,包括:
獲取當前發起的邀請任務所配置的獎勵商品;
獲取用戶的分類結果;其中,所述分類結果中包括多個用戶集合以及每個所述用戶集合對應的集合類別特征;其中,所述集合類別特征用于表征所述用戶集合中各個用戶的歷史訂單中所關聯的商品集合的類別特征;
從各個所述集合類別特征中,確定與所述獎勵商品的特征最接近的目標集合類別特征;
將所述目標集合類別特征對應的所述用戶集合中的各個成員用戶作為推薦的目標用戶。
2.根據權利要求1所述的目標用戶的推薦方法,其特征在于,所述獲取用戶的分類結果,包括:
獲取每個所述用戶所關聯的至少一個商品;
對于每個所述用戶,獲取每個所述商品各自對應的標簽向量;其中,所述標簽向量用于表征所述商品的類別特征;
對于每個所述用戶,基于所述用戶關聯的各個所述商品各自的標簽向量,計算所述用戶的用戶標簽向量;其中,所述用戶標簽向量用于表征所述用戶所關聯的所有商品的整體類別特征;
基于各個所述用戶各自對應的所述用戶標簽向量,對各個所述用戶進行聚類分析,將聚類分析得到的目標質心對應的質心標簽向量作為所述集合類別特征;將劃分到同一個所述目標質心的用戶作為一類,得到所述分類結果;其中,所述質心標簽向量用于表征屬于同一所述目標質心的所有用戶關聯的所有商品的類別特征。
3.根據權利要求2所述的目標用戶的推薦方法,其特征在于,所述獲取每個所述商品各自對應的標簽向量,包括:
獲取標簽向量庫;其中,所述標簽向量庫中存儲有每個所述商品對應的預設標簽向量;
從所述標簽向量庫中,確定每個所述用戶關聯的商品對應的預設標簽向量,將所述預設標簽向量作為所述標簽向量。
4.根據權利要求3所述的目標用戶的推薦方法,其特征在于,所述獲取標簽向量庫,包括:
對于每一個所述商品,獲取所述商品的描述信息;對所述描述信息進行分詞,得到分詞結果;其中,所述描述信息用于介紹所述商品;
從所述分詞結果中,提取目標關鍵詞,確定所述目標關鍵詞對應的預設類別,將所述目標關鍵詞對應的預設類別作為所述商品的類別;
基于所述商品的類別,生成所述商品的預設標簽向量;
根據各個所述商品的預設標簽向量,建立所述標簽向量庫。
5.根據權利要求2所述的目標用戶的推薦方法,其特征在于,所述基于各個所述用戶各自對應的所述用戶標簽向量,對各個所述用戶進行聚類分析,包括:
從各個所述用戶各自對應的所述用戶標簽向量中,選取多個所述用戶標簽向量作為各個當前質心的質心標簽向量;
聚類分析過程:對于每個所述用戶,計算所述用戶標簽向量分別與各個所述當前質心的質心標簽向量之間各自的第一距離值;從各個所述第一距離值中,選取最小的第一距離值;將所述用戶劃分為與所述最小的第一距離值對應的所述當前質心一類;對于每個所述當前質心,利用與所述當前質心一類的各個所述用戶標簽向量對所述當前質心的質心標簽向量進行更新,得到更新后的質心標簽向量,若判定所述更新后的質心標簽向量與所述當前質心的質心標簽向量不同,則重復執行所述聚類分析過程,直至所述質心標簽向量不再發生變化,得到各個所述目標質心,完成聚類分析。
6.根據權利要求5所述的目標用戶的推薦方法,其特征在于,所述利用與所述當前質心一類的各個所述用戶標簽向量對所述當前質心的質心標簽向量進行更新,得到更新后的質心標簽向量,包括:
計算與所述當前質心一類的各個所述用戶標簽向量的向量總和;
計算所述當前質心對應的所述質心標簽向量的模,得到質心的模;
計算所述向量總和與所述質心的模之間的商,得到所述更新后的質心標簽向量。
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