[发明专利]信息推荐方法及装置、设备

权利要求书

1.一种信息推荐方法，包括：

采集目标用户的用户数据，所述用户数据包括该目标用户访问目标业务的信息提供页面产生的行为数据；

基于所述用户数据确定与所述目标业务对应的条件预测模型的输入值并输入到所述条件预测模型中，输出与所述目标用户的需求目标符合的信息筛选条件；

从与所述目标业务对应的信息集合中筛选出符合所述信息筛选条件的推荐信息并提供给所述目标用户；

所述条件预测模型的训练过程包括：

确定所述目标业务对应的初始信息筛选条件，其中所述目标业务下的与所述初始信息筛选条件匹配的用户群体最大；

从与所述目标业务对应的信息集合中筛选出符合所述初始信息筛选条件的初始推荐信息并提供给所述目标业务的用户群；

根据每一用户对所述初始推荐信息的选择，确定每一用户对应的个性化筛选条件；

采集每一用户的用户数据；

基于每一用户的用户数据和每一用户对应的个性化筛选条件，采用机器学习算法训练该目标业务的条件预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

根据所述目标用户对所述推荐信息的选择操作，更新所述目标用户对应的信息筛选条件；

基于所述目标用户的用户数据和该目标用户更新后的所述信息筛选条件，采用机器学习算法优化所述条件预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将所述条件预测模型输出的信息筛选条件展示给所述目标用户。

4.根据权利要求3所述的方法，所述筛选符合所述信息筛选条件的推荐信息并提供给所述目标用户包括：

若所述目标用户对所展示的信息筛选条件进行确认，从与所述目标业务对应的信息集合中筛选出符合所述信息筛选条件的推荐信息并提供给所述目标用户。

5.一种信息推荐方法，包括：

向服务器发送获取与目标业务对应的推荐信息的请求，所述请求携带目标用户标识；

接收所述服务器返回的与所述目标用户的需求目标符合的信息筛选条件并显示，所述信息筛选条件是基于与所述目标用户标识对应的用户数据及与所述目标业务对应的条件预测模型来预测获得的；

接收所述服务器返回的从与所述目标业务对应的信息集合中筛选出的符合所述信息筛选条件的推荐信息并显示；

所述条件预测模型的训练过程包括：

确定所述目标业务对应的初始信息筛选条件，其中所述目标业务下的与所述初始信息筛选条件匹配的用户群体最大；

从与所述目标业务对应的信息集合中筛选出符合所述初始信息筛选条件的初始推荐信息并提供给所述目标业务的用户群；

根据每一用户对所述初始推荐信息的选择，确定每一用户对应的个性化筛选条件；

采集每一用户的用户数据；

基于每一用户的用户数据和每一用户对应的个性化筛选条件，采用机器学习算法训练该目标业务的条件预测模型。

6.一种信息推荐装置，包括：

采集单元，采集目标用户的用户数据，所述用户数据包括该目标用户访问目标业务的信息提供页面产生的行为数据；

条件获得单元，基于所述用户数据确定与所述目标业务对应的条件预测模型的输入值并输入到所述条件预测模型中，输出与所述目标用户的需求目标符合的信息筛选条件；

信息推荐单元，从与所述目标业务对应的信息集合中筛选出符合所述信息筛选条件的推荐信息并提供给所述目标用户；

所述条件预测模型的训练过程包括：

确定所述目标业务对应的初始信息筛选条件，其中所述目标业务下的与所述初始信息筛选条件匹配的用户群体最大；

从与所述目标业务对应的信息集合中筛选出符合所述初始信息筛选条件的初始推荐信息并提供给所述目标业务的用户群；

根据每一用户对所述初始推荐信息的选择，确定每一用户对应的个性化筛选条件；

采集每一用户的用户数据；

基于每一用户的用户数据和每一用户对应的个性化筛选条件，采用机器学习算法训练该目标业务的条件预测模型。