[发明专利]基于应用启动画面的资源推荐方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及数据分析技术，揭露了一种基于应用启动画面的资源推荐方法，包括：将获取的启动资源集按照类型标签划分为多个启动资源子集；对获取的用户数据集进行分词处理和特征筛选，得到特征分词集；利用特征分词集构建各用户数据的用户特征向量；计算多个启动资源子集的类型标签和用户特征向量的距离值，根据预设的距离阈值筛选得到待加载启动资源；当监测到应用的启动指令时，在应用的启动页面加载待加载启动资源。此外，本发明还涉及区块链技术，所述用户数据集可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于应用启动画面的资源推荐装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决资源推荐不能满足用户个性化需求的问题。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于应用启动画面的资源推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

一般手机应用启动时会出现几秒至十几秒不等的加载时长，许多公司或企业会在应用启动时加载广告等资源向用户进行推荐展示，但随着人们需求的变化，不同的用户想要获取的资源也存在着较大的差异，例如金融职业人员更希望获取有关经济方面的资源，游戏职业人员更希望获取游戏有关的资源。

传统的资源推荐方法大多为基于热点的资源推送方法，即基于资源热度排序对用户进行推荐，但很多情况下，并非所有用户都对热度高的事件感兴趣，基于热度算法的舆情推荐很难满足不同用户的个性化需求。因此，如何针对性的将用户需求的资源展现给相应的用户，实现满足用户个性化的资源推荐，成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于应用启动画面的资源推荐方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决资源推荐不能满足用户个性化需求的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于应用启动画面的资源推荐方法，包括：

获取应用的启动资源集，所述启动资源集包括多个启动资源和所述多个启动资源对应的类型标签；

将所述启动资源集按照所述类型标签划分为多个启动资源子集；

获取用户数据集，对所述用户数据集进行分词处理，得到分词集；

利用特征筛选模型对所述分词集进行特征筛选，得到特征分词集；

利用所述特征分词集构建所述用户数据集中各用户数据的用户特征向量；

计算所述多个启动资源子集的类型标签和所述用户特征向量的距离值，确定所述距离值小于距离阈值的类型标签对应的启动资源子集为待加载启动资源；

当监测到应用的启动指令时，在应用的启动页面加载所述待加载启动资源。

可选地，所述将所述启动资源集按照所述类型标签划分为多个启动资源子集，包括：

随机从所述启动资源集中选取预设数量的启动资源作为多个簇心资源；

分别计算所述启动资源集中未被选取的启动资源与所述多个簇心资源的距离；

依次从所述未被选取的启动资源中选取目标启动资源与待汇集簇心资源进行汇集，直至所有未被选取的启动资源完成汇集，其中，所述待汇集簇心资源为所述多个簇心资源中与所述目标启动资源之间距离最小的簇心资源。

可选地，所述对所述用户数据集进行分词处理，得到分词集，包括：

删除所述用户数据集中包含的敏感数据；

利用预设标准词典对去除敏感数据后的用户数据集进行分词处理，得到分词集。

可选地，所述利用特征筛选模型对所述分词集进行特征筛选，得到特征分词集，包括：

利用所述特征筛选模型中的前向卷积核对所述分词集进行卷积，得到前向分词特征；