[發明專利]一種資源數據匹配推薦方法

在審

• 申請號: 202310680818.1
• 申請日: 2023-06-09
• 公開（公告）號: CN116610866A
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發明（設計）人: 陳佳;何欣
• 申請（專利權）人: 北京秒付科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F18/22;G06F40/216
• 代理公司: 安徽愛信德專利代理事務所(普通合伙) 34185
• 代理人: 諶丹

1.一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1：獲取用戶需求數據與基礎數據，確定需求數據與基礎數據中包含的關鍵詞及關鍵詞的權重，將關鍵詞作為第一推薦資源并建立用戶模型；

S2：獲取具備第一推薦資源的其他用戶的模型特征作為第二推薦資源；

S3：通過第一推薦資源、第二推薦資源的關鍵詞推演匹配得到第三推薦資源；

S4：將第一推薦資源、第二推薦資源以及第三推薦資源加入用戶模型并按比例向用戶推薦；

S5：根據用戶對推薦資源的點擊、停留時長確定新的第一推薦資源，對第一推薦資源、第二推薦資源以及第三推薦資源進行更新，并將初始的第一推薦資源至目前的第一推薦資源作為第四推薦資源，將第四推薦資源加入用戶模型中。

2.根據權利要求1所述的一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：S1中的用戶需求數據包括用戶輸入的文本、音頻、圖像以及歷史記錄的第四推薦資源。

3.根據權利要求2所述的一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：用戶輸入的文本、音頻中將音頻轉換為文本，計算文本中各詞語TF和IDF，將每個詞語的TF和IDF相乘得到該詞語的TF-IDF值作為各詞語的權重。

4.根據權利要求1所述的一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：用戶的基礎數據包括性別、年齡、行業、歷史記錄、主題、興趣內容。

5.根據權利要求4所述的一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：將步驟S5中的第四推薦資源提取加入用戶的基礎數據中，使基礎數據迭代更新。

6.根據權利要求1所述的一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：步驟S2中其他用戶的模型特征包括瀏覽記錄、購買記錄、感興趣內容，通過第二推薦資源與所述第一推薦資源之間的被關聯程度初值計算用戶之間的關聯程度。

7.根據權利要求1所述的一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：步驟S3中的推演匹配包括詞義聯想、類比、上下游擴展。

8.根據權利要求1所述的一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：對用戶模型中的需求數據與基礎數據進行逐層地編碼，并將需求數據與基礎數據映射到數值向量所表示的特征空間，通過相似度量的運算單元，確定頂層的用戶特征空間和資源特征空間的重合度。

9.根據權利要求8所述的一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：通過堆疊式的稀疏自編碼器或受限玻爾茲曼機對需求數據與基礎數據進行逐層地編碼，并將需求數據與基礎數據映射到數值向量所表示的特征空間。

10.根據權利要求1～9任意一項所述的一種資源數據匹配推薦方法，其特征在于：所述第一推薦資源排列在前，第二推薦資源、第三推薦資源以及第四推薦資源隨機排列在后。