[发明专利]推荐方法、装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种推荐方法，其特征在于，包括：

若获取的推荐请求指示推荐与被浏览的浏览对象相似的相似对象，则根据被浏览的第一目标对象的特征数据和至少一个候选的第二目标对象的特征数据计算所述第一目标对象和至少一个所述第二目标对象之间的相似度，其中，所述特征数据包括对应的目标对象的行业数据和用户历史行为数据；

根据至少一个所述第二目标对象的特征数据中的用户历史行为数据和被推荐数，确定对应的热度数据，其中，所述热度数据随所述被推荐数增加而减小；

根据第一目标对象与至少一个所述第二目标对象之间的相似度和所述至少一个第二目标对象的热度数据，从候选的所述第二目标对象中确定推荐的目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第一目标对象与至少一个所述第二目标对象之间的相似度和所述至少一个第二目标对象的热度数据，从候选的所述第二目标对象中确定推荐的目标对象，包括：

根据所述第一目标对象与各所述第二目标对象之间的相似度、以及各所述第二目标对象的热度数据，确定各所述第二目标对象相对所述第一目标对象的推荐值；

将各所述第二目标对象的推荐值进行降序排序，根据推荐值排序结果，选取所述推荐值排序结果中前P个第二目标对象作为推荐的目标对象，其中，P为正整数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标对象与各所述第二目标对象之间的相似度、以及各所述第二目标对象的热度数据，确定各所述第二目标对象相对所述第一目标对象的推荐值，包括：

根据下述公式确定各所述第二目标对象相对所述第一目标对象的推荐值；

其中，i表示第一目标对象，j表示第j个第二目标对象，表示第j个第二目标对象相对第一目标对象的推荐值，表示第j个第二目标对象与第一目标对象之间的相似度，表示第j个第二目标对象的热度数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户历史行为数据至少包括对应的目标对象的被收藏数、被点赞数和被浏览数，根据至少一个所述第二目标对象的特征数据中的用户历史行为数据和被推荐数，确定对应的热度数据，包括：

根据下述公式确定各第二目标对象的热度数据；

其中，表示第j个第二目标对象的热度数据，m为被收藏数的权重系数，m取值范围为正整数；Sj为第j个第二目标对象的被收藏数；n为被点赞数的权重系数，取值范围为正整数；Vj为第j个第二目标对象的被点赞数，Lj为第j个第二目标对象在第一设定时间段内被浏览数；Tj为第j个第二目标对象在第二设定时间段内被推荐数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若获取的推荐请求指示向用户推荐目标对象，确定是否存在满足第三设定时间段内的待推荐用户的浏览记录；

若不存在，则根据各所述第二目标对象的热度数据进行排序，并根据热度排序结果，选取所述热度排序结果中前Q个第二目标对象作为推荐的目标对象，其中，Q为正整数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若存在满足第三设定时间段内的浏览记录，则根据所述浏览记录，确定待推荐用户浏览的目标对象的行业数据，根据浏览的目标对象的行业数据，确定浏览频次最高的F个行业，其中，F为正整数，针对所述最高的F个行业中的每个行业，根据各所述第二目标对象的行业数据，确定与各行业匹配的第二目标对象，将与各行业匹配的第二目标对象中热度数据最高的第二目标对象作为推荐的目标对象。