[发明专利]一种信息推荐方法、装置和电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种信息推荐方法、装置和电子设备，其中，所述方法包括：收集用户的搜索行为数据；基于所述用户的搜索行为数据，采用显式召回方式和/或隐式召回方式从数据库中召回多条新闻；对所述多条新闻进行点击概率预估，选取点击概率最大的前A条新闻返回；进而通过基于用户的搜索行为数据为用户进行新闻推荐，从而避免用户浏览新闻较少导致的无法精准推荐的问题，提高信息推荐的准确性。

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、装置和电子设备。

背景技术

随着互联网技术和终端技术的发展，大多数用户逐渐习惯通过终端来进行新闻阅读。通常新闻推荐平台会为用户进行新闻推荐，以便于用户能够阅读实时新闻、感兴趣的新闻等。

目前大多数新闻推荐平台都是基于用户针对新闻的历史点击记录进行的推荐的。其中，现有基于用户针对新闻的历史点击记录进行推荐过程中，需要基于用户点击某条新闻的频次分析用户兴趣，然后进行相应的推荐；进而当用户点击行为少时，导致无法为用户进行精准推荐。

发明内容

本发明实施例提供一种信息推荐方法，以提高信息推荐的准确率。

相应的，本发明实施例还提供了一种信息推荐装置和一种电子设备，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种信息推荐方法，具体包括：收集用户的搜索行为数据；基于所述用户的搜索行为数据，采用显式召回方式和/或隐式召回方式从数据库中召回多条新闻；对所述多条新闻进行点击概率预估，选取点击概率最大的前A条新闻返回，其中，A为正整数。

可选地，在所述采用显式召回方式和/或隐式召回方式从数据库中召回多条新闻之前，所述的方法还包括：针对数据库中的每一条新闻，提取所述新闻的新闻关键词；建立所述新闻关键词与对应新闻之间的倒排索引；按照各新闻对应的点击频率，对各关键词对应倒排列表中的各新闻进行排序。

可选地，所述基于所述用户的搜索行为数据，采用显式召回方式从数据库中召回多条新闻，包括：基于所述用户的搜索行为数据，确定所述用户最近一次搜索对应的搜索关键词；从所述数据库中，查找与所述搜索关键词匹配的新闻关键词；基于所述倒排索引，从数据库中召回匹配的新闻关键词对应点击频率最高的前B条新闻，其中，B为正整数。

可选地，所述搜索行为数据包括搜索词和/或搜索结果；所述基于所述用户的搜索行为数据，确定所述用户最近一次搜索对应的搜索关键词，包括：从所述用户的最近一次搜索对应的搜索词和/或搜索结果中，提取多个候选关键词；依据全网用户的搜索关键词，计算各候选关键词对应的词频；选取出词频最高的前C个候选关键词，作为所述用户最近一次搜索的搜索关键词，其中，C为正整数。

可选地，在所述采用显式召回方式和/或隐式召回方式从数据库中召回多条新闻之前，所述的方法还包括：针对数据库中的每一条新闻，将所述新闻进行向量化，得到对应的新闻语义向量；建立所述数据库中各条新闻和对应新闻语义向量之间的映射关系。

可选地，所述基于所述用户的搜索行为数据，采用隐式召回方式从数据库中召回多条新闻，包括：基于所述用户的最近D次搜索的搜索行为数据，确定所述D次搜索对应的一个搜索语义向量；分别计算各新闻语义向量与所述搜索语义向量的向量距离；选取向量距离最小的前E个新闻语义向量，基于所述映射关系从所述数据库中召回向量距离最小的前E个新闻语义向量对应的新闻；其中，D，E均为正整数。

可选地，所述的方法还包括：对各所述新闻语义向量进行聚类，得到J个簇和对应的簇向量；建立所述簇向量与对应新闻语义向量之间的倒排索引，其中，J为正整数。