[发明专利]一种信息推荐方法、装置

说明书

本发明实施例提供了一种信息推荐方法、装置，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；根据待推荐项目对应的参考信息，确定喜好关系信息；将用户信息、项目信息及喜好关系信息输入信息处理模型，得到用户向量、目标项目向量、喜好关系向量和喜好关系超平面；确定用户向量在喜好关系超平面上的投影向量与喜好关系向量的加和，作为待推荐用户预期向量；根据待推荐用户预期向量与项目投影向量的距离，确定待推荐用户对每个待推荐项目的第一兴趣值；根据待推荐项目的第一兴趣值，从待推荐项目中确定目标推荐项目，并将目标推荐项目的项目信息推送至待推荐用户。采用本方法实施例，可以为新用户推送目标推荐项目的项目信息。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种信息推荐方法、装置。

背景技术

随着互联网相关技术的高速发展，网络信息的数据量呈现出指数级的增长，与此同时，用户在大量网络信息中获取所需信息的难度越来越大。为了向用户提供所需的信息，个性化推荐方法应运而生。

目前常用的个性化推荐方法，一般可以根据用户的历史数据为用户提供推荐信息，其中，历史数据可以为用户的搜索历史记录、商品购买记录等。由于用户很可能选择与用户历史数据中项目相似的待推荐项目，所以电子设备可以计算用户历史数据中项目与待推荐项目之间的相似度，然后可以根据用户对历史数据中项目的兴趣值和上述相似度，计算用户对待推荐项目的兴趣值，进而根据用户对待推荐项目的兴趣值确定推荐信息。

这样，如果待推荐项目与用户历史数据中项目的相似度高，用户对待推荐项目的兴趣值也就高。其中，项目为用户在不同的场景下可能选择的对象，例如，当用户想要购买商品时，项目可以为用户可能选择的商品；又例如，当用户想要听音乐时，项目可以为用户可能选择的音乐。

由于新用户不存在历史数据，根据上述推荐方法无法确定新用户对待推荐项目的兴趣值，也就无法为新用户提供推荐信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种信息推荐方法、装置，以向新用户提供目标推荐项目的项目信息。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种信息推荐方法，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，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。

可选的，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，所述方法还可以包括：

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；