[发明专利]信息处理方法、信息处理系统和信息处理装置

说明书

本发明涉及用于个性化推荐的系统和方法。系统可以实施在用户终端上检测到应用程序的方法。系统可以实施与用户通过用户终端上发送的服务请求相关的应用程序通信的方法。系统可以实施方法以获取关于用户的一个或以上当前场景相关特征和一个或以上当前用户相关特征，以及两个或以上候选推荐项。系统可以基于所述一个或以上当前场景相关特征和所述一个或以上当前用户相关特征，使用经训练的推荐模型从所述至少两个候选推荐项中选择目标推荐项并提供目标推荐项到应用程序以在用户的用户终端显示器上生成呈现。

相关申请的交叉引用

本发明要求于2017年8月28日提交的中国申请No.201710751923.4的优先权，其全部内容通过引用结合于此。

技术领域

本发明涉及智能推荐技术领域，具体而言，涉及一种信息处理方法、信息处理系统、计算机装置及计算机可读存储介质。

背景技术

相关技术中的个性化推荐方法是基于推荐算法生成算法模型，该算法主要是离线分析数据，因此无法解决“冷启动”(当有新增产品或新增用户的特征数据稀疏)问题，以及无法自适应持续变化的用户喜好。因此，通过用户与场景环境的组合找到最合适的广告投放策略，在不同的出行场景中提供更优质的、更被用户需要的产品服务将成为今后发展的趋势。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供了一种系统。该系统可包括与至少一个存储介质通信的至少一个存储介质和至少一个处理器。至少一个存储介质可以包括用于确定服务请求的推荐信息的一组指令。当执行该组指令时，可指示至少一个处理器执行以下操作的一个或以上。至少一个处理器可以检测在用户终端上执行的应用程序，应用程序通过网络自动与系统的网络服务通信；与用户通过用户终端发送的服务请求相关的应用程序进行通信；获取一个或以上当前与场景相关的特征以及与用户相关的一个或以上当前用户相关特征；获取至少两个候选推荐项；基于一个或以上当前场景相关特征和一个或以上当前用户相关特征，使用经训练的推荐模型从所述至少两个候选推荐项中选择目标推荐项；以及向应用程序提供目标推荐项以在用户的用户终端的显示器上生成呈现，呈现提供用户可以交互的用户界面特征。

在一些实施例中，为了从至少两个候选推荐项中选择目标推荐项，对于每个候选推荐项，基于候选推荐项、一个或以上当前场景相关特征和一个或以上当前用户相关特征，使用经训练的推荐模型确定与候选推荐项对应的候选收益；对应至少两个候选推荐项排序至少两个候选收益，以确定至少两个候选收益中的最大候选收益；以及选择与最大候选收益相对应的候选推荐项作为目标推荐项。

在一些实施例中，对于每个候选推荐项，基于候选推荐项、一个或以上当前场景相关特征和一个或以上当前用户相关特征，使用经训练的推荐模型确定与候选推荐项相对应的候选收益。至少一个处理器可以处理以下操作的一个或以上，确定候选推荐项的一个或以上推荐项相关特征；至少基于候选推荐项的一个或以上推荐项相关特征、一个或以上当前场景相关特征以及一个或以上当前用户相关特征确定与候选推荐项相对应的多维向量，其中多维向量包括至少两个元素，并且每个元素对应于一个或以上候选推荐项的所述推荐项相关特征、一个或以上当前场景相关特征以及一个或以上当前用户相关特征之一；以及通过将对应于候选推荐项的多维向量输入推荐模型，确定候选推荐项对应的候选收益。

在一些实施例中，对于每个候选推荐项，为了确定对应于候选推荐项的多维向量，至少一个处理器可以执行以下操作的一个或以上。获取多维向量框架；以及基于获取的多维向量、一个或以上候选推荐项的推荐项相关特征、一个或以上当前场景相关特征、以及一个或以上当前用户相关特征确定多维向量。

在一些实施例中，为了基于获取的多维向量框架、候选推荐项的所述一个或以上推荐项相关特征、一个或以上当前场景相关特征、以及一个或以上当前用户相关特征确定多维向量，至少一个处理器可以执行以下一个或以上操作：对于候选推荐项的一个或以上推荐项相关特征、一个或以上当前场景相关特征以及一个或以上当前用户相关特征确定相应的值；以及将确定的值填充获取的多维向量框架中以确定多维向量。