[发明专利]一种目标对象推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标对象推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

利用基于用户的协同过滤算法，根据目标用户的用户行为数据从候选用户群中筛选出与所述目标用户匹配的相似用户群；

根据所述相似用户群对应的候选对象生成所述目标用户对应的第一候选对象列表；

利用基于物品的协同过滤算法，根据所述目标用户的用户行为数据计算获取所述目标用户对应的第二候选对象列表；

根据所述第一候选对象列表、所述第二候选对象列表以及预设规则计算获取确定推荐给所述目标用户的目标对象。

2.根据权利要求1所述的目标对象推荐方法，其特征在于，所述利用基于用户的协同过滤算法，根据目标用户的用户行为数据从候选用户群中筛选出与所述目标用户匹配的相似用户群包括：

采用预设相似度算法对目标用户的用户行为数据以及候选用户群对应的用户行为数据进行计算，获取所述目标用户与各候选用户群之间的相似度；

将满足预设阈值的所述相似度对应的候选用户群确定为与所述目标用户匹配的相似用户群。

3.根据权利要求2所述的目标对象推荐方法，其特征在于，所述方法还包括所述预设相似度算法的优化过程，包括：

对所述预设相似度算法的计算因子进行分析，根据分析结果将满足合并要求的计算因子进行合并和/或将不满足计算要求的计算因子删除。

4.根据权利要求1至3任一项所述的目标对象推荐方法，其特征在于，所述根据所述相似用户群对应的候选对象生成所述目标用户对应的第一候选对象列表包括：

获取所述相似用户群对应的所有候选对象，按照预设筛选规则对所述所有候选对象进行筛选，生成所述目标用户对应的第一候选对象列表。

5.根据权利要求1至3任一项所述的目标对象推荐方法，其特征在于，所述利用基于物品的协同过滤算法，根据所述目标用户的用户行为数据计算获取所述目标用户对应的第二候选对象列表包括：

根据所述目标用户的用户行为数据确定所述目标用户的用户当前行为，根据所述用户当前行为获取对应的候选对象，生成所述目标用户对应的第二候选对象列表。

6.根据权利要求5所述的目标对象推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的用户行为数据确定所述目标用户的用户当前行为，根据所述用户当前行为获取对应的候选对象包括：

根据所述目标用户的用户行为数据确定所述目标用户的用户当前行为，获取与所述用户当前行为对应的第一对象；

对所述第一对象进行聚类处理，根据聚类结果确定所述用户当前行为对应的候选对象。

7.根据权利要求6所述的目标对象推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的用户行为数据确定所述目标用户的用户当前行为，根据所述用户当前行为获取对应的候选对象还包括：

根据所述用户当前行为确定所述目标用户的用户意图，获取与所述用户意图对应的第二对象，根据所述聚类结果以及所述第二对象确定所述用户当前行为对应的候选对象。

8.一种目标对象推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

用户筛选模块，用于利用基于用户的协同过滤算法，根据目标用户的用户行为数据从候选用户群中筛选出与所述目标用户匹配的相似用户群；

第一计算模块，用于根据所述相似用户群对应的候选对象生成所述目标用户对应的第一候选对象列表；

第二计算模块，用于利用基于物品的协同过滤算法，根据所述目标用户的用户行为数据计算获取所述目标用户对应的第二候选对象列表；

对象确定模块，用于根据所述第一候选对象列表、所述第二候选对象列表以及预设规则计算获取确定推荐给所述目标用户的目标对象。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。