[发明专利]对象推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种对象推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取根据用户行为确定的第一时间跨度内的长期行为序列和第二时间跨度内的短期行为序列；第一时间跨度大于第二时间跨度；根据长期行为序列得到长期兴趣向量；根据短期行为序列及短期行为序列的时序得到短期兴趣向量；根据长期兴趣向量和短期兴趣向量确定用户的长短期兴趣向量；基于长短期兴趣向量为用户确定推荐对象；向用户推荐确定的推荐对象。该方法使用户兴趣分析和推荐目标一致，均是确定推荐对象，基于二者目标的一致性，使确定的推荐对象直接反应了用户的长期稳定兴趣和短期变化的兴趣，符合用户的兴趣特征，提高了对象推荐的准确度。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种对象推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，人们花费在互联网的时间越来越多，这就为基于互联网实现对象推荐提供了良好的基础。近几年来，推荐技术得到了长远发展，被广泛应用在新闻、视频、音乐、有声读物、电商等领域。

对象推荐是指基于互联网技术，向用户推荐用户可能喜欢的产品，增加用户的停留时长和点击转化率。大部分推荐问题都可以归纳为：根据用户、产品、上下文等特征，预测用户喜欢的产品，形成推荐列表。其中，对用户特征进行分析的一种方式是分析用户兴趣，即根据用户兴趣，预测用户喜欢的产品，形成推荐列表。

但传统的推荐技术，通常是预先对用户行为进行分析，将用户兴趣映射到用户画像上，再基于用户画像做推荐。由于推荐对象是根据用户画像确定的，在用户画像不准确的情况下，将影响对象推荐的准确度。

发明内容

基于此，有必要针对传统方法对象推荐准确度低的问题，提供一种对象推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种对象推荐方法，所述方法包括：

获取根据用户行为确定的第一时间跨度内的长期行为序列和第二时间跨度内的短期行为序列；所述第一时间跨度大于所述第二时间跨度；

根据所述长期行为序列得到长期兴趣向量；

根据所述短期行为序列及所述短期行为序列的时序得到短期兴趣向量；

根据所述长期兴趣向量和所述短期兴趣向量确定用户的长短期兴趣向量；

基于所述长短期兴趣向量为所述用户确定推荐对象；

向所述用户推荐确定的所述推荐对象。

一种对象推荐装置，所述装置包括：

行为序列获取模块，用于获取根据用户行为确定的第一时间跨度内的长期行为序列和第二时间跨度内的短期行为序列；所述第一时间跨度大于所述第二时间跨度；

长期兴趣向量提取模块，用于根据所述长期行为序列得到长期兴趣向量；

短期兴趣向量提取模块，用于根据所述短期行为序列及所述短期行为序列的时序得到短期兴趣向量；

融合模块，用于根据所述长期兴趣向量和所述短期兴趣向量确定用户的长短期兴趣向量；

预测模块，用于基于所述长短期兴趣向量为所述用户确定推荐对象；

推荐模块，用于向所述用户推荐确定的所述推荐对象。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述各实施例任一项所述方法的步骤。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述各实施例任一项所述方法的步骤。