[发明专利]智能推荐方法、装置、服务器和存储介质

权利要求书

1.一种智能推荐方法，其特征在于，包括：

获取虚拟角色的历史社交事件和历史购买事件，所述历史社交事件包括社交对象和社交时间，所述历史购买事件包括购买对象和购买时间；

根据所述社交时间和购买时间，构建所述社交对象和所述购买对象之间的时序关系；

基于所述社交对象、购买对象和时序关系进行特征提取，得到所述虚拟角色的预测社交特征和预测购买特征；

基于所述预测社交特征和预测购买特征预测所述虚拟角色的待购买对象；

对所述待购买对象进行购买推荐处理；

所述基于所述社交对象、购买对象和时序关系进行特征提取，得到所述虚拟角色的预测社交特征和预测购买特征，包括：

基于所述社交对象和时序关系进行特征提取，得到所述虚拟角色的预测社交特征；

基于所述购买对象和时序关系进行特征提取，得到所述虚拟角色的预测购买特征；

所述基于所述社交对象和时序关系进行特征提取，得到所述虚拟角色的预测社交特征，包括：

根据所述时序关系对所述社交对象进行特征提取，得到所述社交对象的局部社交特征；

基于所述社交对象的局部社交特征确定整体社交特征，所述局部社交特征为所述社交对象个体的表征信息，所述整体社交特征为所有所述社交对象整体的表征信息；

根据所述社交时间在所述社交对象中确定近期社交对象，并确定所述近期社交对象对应的局部社交特征；

采用特征拼接的方法，根据所述整体社交特征和所述近期社交对象对应的局部社交特征确定所述虚拟角色的预测社交特征。

2.如权利要求1所述的智能推荐方法，其特征在于，所述时序关系包括时序关系图，所述时序关系图中包括多个节点，以及连接两个节点之间的边，所述边包括边的指向方向和影响力权重，所述节点包括社交对象节点和购买对象节点；

所述根据所述时序关系对所述社交对象进行特征提取，得到所述社交对象的局部社交特征，包括：

在所述时序关系图中确定所述社交对象对应的社交对象节点；

根据所述指向方向在所述时序关系图的多个节点中确定所述社交对象节点的社交影响对象节点、购买影响对象节点；

根据连接所述社交对象节点和所述社交影响对象节点之间的边的影响力权重计算所述社交影响对象节点对所述社交对象所产生的第一局部社交影响；

根据连接所述社交对象节点和所述购买影响对象节点之间的边的影响力权重计算所述购买影响对象节点对所述社交对象所产生的第二局部社交影响；

根据所述第一局部社交影响和第二局部社交影响确定所述社交对象的局部社交特征。

3.如权利要求1所述的智能推荐方法，其特征在于，所述根据所述整体社交特征和所述近期社交对象对应的局部社交特征确定所述虚拟角色的预测社交特征，包括：

对所述整体社交特征和所述近期社交对象对应的局部社交特征进行特征拼接处理，得到拼接特征；

对所述拼接特征进行线性变换处理，得到所述虚拟角色的预测社交特征。

4.如权利要求1所述的智能推荐方法，其特征在于，所述基于所述购买对象和时序关系进行特征提取，得到所述虚拟角色的预测购买特征，包括：

根据所述时序关系对所述购买对象进行特征提取，得到所述购买对象的局部购买特征；

基于所述购买对象的局部购买特征确定整体购买特征；

根据所述购买时间在所述购买对象中确定近期购买对象，并确定所述近期购买对象对应的局部购买特征；

根据所述整体购买特征和所述近期购买对象对应的局部购买特征确定所述虚拟角色的预测购买特征。