[发明专利]一种推荐对象确定方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种推荐对象确定方法，其特征在于，包括：

在全局表中，获取目标用户的每个近邻用户对目标对象的印象分值；其中，所述目标对象为向所述目标用户进行推荐的备选集合中的任意一个对象；

获取并利用每个所述近邻用户与所述目标用户的相似性，计算出每个所述近邻用户对应的权重系数；

将每个所述近邻用户的权重系数和每个所述近邻用户对所述目标对象的印象分值输入到预设估分计算模型中，获得所述目标用户对所述目标对象的预估分值；

当所述预估分值大于推荐阈值时，将所述目标对象确定为推荐给所述目标用户的推荐对象。

2.根据权利要求1所述的推荐对象确定方法，其特征在于，在所述获取目标用户的每个近邻用户对目标对象的印象分值之前，还包括：

将印象分值大于预设阈值的对象添加至全局表中；

在所述全局表中，将与目标用户交集数量大于预设近邻阈值的用户添加至所述目标用户的近邻用户集合中。

3.根据权利要求1所述的推荐对象确定方法，其特征在于，所述获取每个所述近邻用户与所述目标用户的相似性，包括：

利用所述目标用户的历史记录和每个所述近邻用户的历史记录，按照预设混合相似性计算规则，计算出每个所述近邻用户与所述目标用户的相似性；

或，直接读取预先计算出的获取每个所述近邻用户与所述目标用户的相似性。

4.根据权利要求3所述的推荐对象确定方法，其特征在于，利用所述目标用户的历史记录和每个所述近邻用户的历史记录，按照预设混合相似性计算规则，计算出每个所述近邻用户与所述目标用户的相似性，包括：

利用所述目标用户的历史记录和每个所述近邻用户的历史记录数目，分别计算出所述目标用户与每个所述近邻用户的不对称程度；

统计所述目标用户的历史记录和每个所述近邻用户的历史记录中对相同对象的印象分值，获得印象分值相似度；

对所述目标用户的历史记录和每个所述近邻用户的历史记录中的对象进行相似度分析，获得对象相似度；

对每个所述近邻用户对应的印象分值相似度、印象分值相似度和对象相似度相乘，获得出每个所述近邻用户与所述目标用户的相似性。

5.根据权利要求1所述的推荐对象确定方法，其特征在于，所述将每个所述近邻用户的权重系数和每个所述近邻用户对所述目标对象的印象分值输入到预设估分计算模型中，获得所述目标用户对所述目标对象的预估分值，包括：

对所述目标用户的历史记录中每个印象分值求平均值，获得所述目标用户对应的印象均值；

将每个所述近邻用户的权重系数和每个所述近邻用户对所述目标对象的印象分值，计算出每个所述近邻用户对所述目标用户对所述目标对象的预估影响值；

将所有所述预估影响值与所述印象均值的和作为所述目标用户对所述目标对象的预估分值。

6.根据权利要求1至5任一项所述的推荐对象确定方法，其特征在于，所述目标对象包括视频、文字、网页、图片、音频中的一种或多种的组合形式的媒体对象。

7.根据权利要求6所述的推荐对象确定方法，其特征在于，所述印象分值为对包括用户评分、观看次数、观看时长、分享次数中的至少一个记录统计获得。

8.一种推荐对象确定装置，其特征在于，包括：

印象分值获取模块，用于在全局表中，获取目标用户的每个近邻用户对目标对象的印象分值；其中，所述目标对象为向所述目标用户进行推荐的备选集合中的任意一个对象；

权重系数计算模块，用于获取并利用每个所述近邻用户与所述目标用户的相似性，计算出每个所述近邻用户对应的权重系数；

预估分值计算模块，用于将每个所述近邻用户的权重系数和每个所述近邻用户对所述目标对象的印象分值输入到预设估分计算模型中，获得所述目标用户对所述目标对象的预估分值；

推荐对象确定模块，用于当所述预估分值大于推荐阈值时，将所述目标对象确定为推荐给所述目标用户的推荐对象。