[发明专利]一种广告推荐方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种广告推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户的历史广告行为信息；

根据每个用户的历史广告行为信息构建每个用户的历史广告行为信息向量集合；

计算每两个用户的历史广告行为信息向量集合之间的欧式距离；

将所述欧式距离作为两个用户之间的喜好相似度；

基于用户之间的喜好相似度向用户推荐广告。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史广告行为信息包括：用户编号、广告行为，以及广告编号、行为时间、广告类型编号、广告位编号、广告组编号和素材编号中的至少一个维度；

所述历史广告行为信息向量集合中的向量包括广告行为，以及广告编号、广告类型编号、广告位编号、广告组编号和素材编号中的至少一个维度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个用户的历史广告行为信息构建每个用户的历史广告行为信息向量集合，包括：

基于组合的方式从所述历史广告行为信息中挑选设定数量的维度信息组成第一历史广告行为信息向量集合；

将所述设定数量的数值增加1，重复上述组合方式，得到第二历史广告行为信息向量集合；

将所述设定数量的数值继续增加1，并重复上述组合方式，直到所述设定数量的数值增加至所述历史广告行为信息的维度总数；

其中，所述设定数量的初始值大于等于所述历史广告行为信息的维度总数的一半。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算每两个用户的历史广告行为信息向量集合之间的欧式距离，包括：

计算两个用户的各历史广告行为信息向量集合中各向量之间的欧式距离。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算每两个用户的历史广告行为信息向量集合之间的欧式距离，还包括：

对每个欧式距离进行归一化运算，得到每个欧式距离的归一化值；

计算各欧式距离的归一化值的平均值；

对应的，所述将所述欧式距离作为两个用户之间的喜好相似度为：

将所述平均值作为两个用户之间的喜好相似度。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个用户的历史广告行为信息构建每个用户的历史广告行为信息向量集合，还包括：

基于组合的方式从各历史广告行为信息向量集合中组合出新的历史广告行为信息向量。

7.一种广告推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户的历史广告行为信息；

构建模块，用于根据每个用户的历史广告行为信息构建每个用户的历史广告行为信息向量集合；

计算模块，用于计算每两个用户的历史广告行为信息向量集合之间的欧式距离；

确定模块，用于将所述欧式距离作为两个用户之间的喜好相似度；

推荐模块，用于基于用户之间的喜好相似度向用户推荐广告。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述历史广告行为信息包括：用户编号、广告行为，以及广告编号、行为时间、广告类型编号、广告位编号、广告组编号和素材编号中的至少一个维度；

所述历史广告行为信息向量集合中的向量包括广告行为，以及广告编号、广告类型编号、广告位编号、广告组编号和素材编号中的至少一个维度。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的广告推荐方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的广告推荐方法。