[发明专利]一种信息推荐方法、装置

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待推荐用户的用户信息及多个待推荐项目的项目信息；

根据预先收集的所述待推荐项目对应的参考信息，确定所述参考信息包括的用户对于所述待推荐项目的喜好关系信息，其中，所述喜好关系信息为表示所述用户对于对应的待推荐项目的喜好行为的信息；

将所述用户信息、所述项目信息及所述喜好关系信息输入信息处理模型，根据所述用户信息、所述项目信息及所述喜好关系信息的词语特征进行信息处理，得到所述用户信息对应的用户向量、所述项目信息对应的目标项目向量及所述喜好关系信息对应的喜好关系向量和喜好关系超平面，其中，所述信息处理模型包括用户信息、项目信息及喜好关系信息与用户向量、目标项目向量、喜好关系向量及喜好关系超平面的对应关系；

确定所述用户向量在所述喜好关系超平面上的投影向量与所述喜好关系向量的加和，作为待推荐用户预期向量；

根据所述待推荐用户预期向量与项目投影向量之间的距离，确定所述待推荐用户对每个所述待推荐项目的第一兴趣值，包括：

根据公式计算所述待推荐用户对每个所述待推荐项目的第一兴趣值；

其中，r_ua为待推荐用户u对待推荐项目a的第一兴趣值，l为所述喜好关系向量，e_u⊥为所述待推荐用户u对应的用户向量在所述喜好关系超平面上的投影向量，e_a⊥为所述待推荐项目a对应的目标项目向量在所述喜好关系超平面上的投影向量，a∈{1,2，…，n}，n为所述待推荐项目的数量；

其中，所述项目投影向量为所述目标项目向量在所述喜好关系超平面上的投影向量；

根据所述待推荐项目对应的第一兴趣值，从所述待推荐项目中确定目标推荐项目，并将所述目标推荐项目的项目信息推送至所述待推荐用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述待推荐项目对应的第一兴趣值，从所述待推荐项目中确定目标推荐项目，并将所述目标推荐项目的项目信息推送至所述待推荐用户的步骤之前，所述方法还包括：

判断所述待推荐项目中是否存在所述待推荐用户对应的历史项目；

如果不存在，执行所述根据所述待推荐项目对应的第一兴趣值，从所述待推荐项目中确定目标推荐项目，并将所述目标推荐项目的项目信息推送至所述待推荐用户的步骤；

如果存在，确定每个所述历史项目与每个非历史项目之间的语义相似度，其中，所述非历史项目为不属于所述历史项目的待推荐项目；

根据每个所述历史项目与每个所述非历史项目之间的语义相似度和所述非历史项目对应的第一兴趣值，计算所述待推荐用户对每个所述非历史项目的第二兴趣值；

根据所述非历史项目对应的第二兴趣值，从所述非历史项目中确定目标推荐项目，并将所述目标推荐项目的项目信息推送至所述待推荐用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先收集的所述待推荐项目对应的参考信息，确定所述参考信息包括的用户对于所述待推荐项目的喜好关系信息的步骤，包括：

根据预先收集的所述待推荐项目对应的参考信息，建立推荐知识图谱；

从所述推荐知识图谱中确定所述参考信息包括的用户对于所述待推荐项目的喜好关系信息。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述信息处理模型的训练方式，包括：

获取初始信息处理模型和多个训练样本，其中，每个所述训练样本包括用户信息样本、项目信息样本及喜好关系信息样本；

确定每个所述训练样本包括的所述用户信息样本对应的用户向量样本、所述项目信息样本对应的目标项目向量样本及所述喜好关系信息样本对应的喜好关系向量样本和喜好关系超平面样本，得到每个训练样本的标定标签；

将所述训练样本输入所述初始信息处理模型，得到预测标签；

基于所述预测标签及对应的训练样本的标定标签，调整所述初始信息处理模型的参数，直到所述初始信息处理模型的迭代次数达到预设次数，或，所述初始信息处理模型输出的预测标签的准确度达到预设值，停止训练，得到所述信息处理模型。