[发明专利]一种信息推荐的方法及装置

说明书

本说明书公开了一种信息推荐的方法及装置，该信息推荐的方法包括：获取用户的业务数据以及当前所述用户所处推荐场景的场景数据；根据所述业务数据，确定所述用户对应的意图信息，所述意图信息用于表征所述用户处于所述推荐场景下面对不同类型推荐信息时的操作倾向；将所述业务数据、所述场景数据和所述意图信息输入到选择出的与所述意图信息对应意图匹配的参数强化学习模型中，确定所述用户对应的意图参数；针对每个候选推荐信息，根据所述意图信息以及所述意图参数，调整该候选推荐信息对应的初始推荐度，得到该候选推荐信息对应的调整后推荐度；根据每个候选推荐信息对应的调整后推荐度，向所述用户进行信息推荐。

技术领域

本说明书涉及信息推荐领域，尤其涉及一种信息推荐的方法及装置。

背景技术

随着信息推荐技术的发展，单以推荐信息的点击率为目的来向用户进行信息推荐已经无法满足当前用户及市场需求，频繁的向用户推荐其购买或点击过的信息类型不但会使用户对该类型的信息感到厌倦，而且回事推荐系统的推荐内容越来越局限，严重的影响了用户体验。

而目前所采用的技术中，为了提高向用户推荐信息的多样性，通常会对不同类型的推荐信息设置固定的占比，并按照该占比向用户进行信息推荐，如分别对用户点击率较高的信息和没向用户推荐过的信息设置一定的占比，并根据该占比确定不同类型信息的推荐数量，进而向用户进行信息推荐。除此之外，还会强行的使每次向用户进行信息推荐时的信息类型都尽量不同以增加推荐信息的多样性，但是上述方法都忽略了不同用户的浏览习惯，有些用户在浏览信息时具有明确的浏览目的，而有些用户则更加偏好于浏览不同类型的信息，如果一味的以增加推荐信息的多样性为目的向用户进行信息推荐，势必无法满足所有用户的浏览习惯，从而影响部分用户的使用体验。

因此，如何根据不同用户的浏览习惯，在保证用户体验的同时，增强推荐信息的多样性，是一个亟待解决的问题。

发明内容

本说明书提供一种信息推荐的方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。

本说明书采用下述技术方案：

本说明书提供了一种信息推荐的方法，包括：

获取用户的业务数据以及当前所述用户所处推荐场景的场景数据；

根据所述业务数据，确定所述用户对应的意图信息，所述意图信息用于表征所述用户处于所述推荐场景下面对不同类型推荐信息时的操作倾向；

将所述业务数据、所述场景数据和所述意图信息输入到选择出的与所述意图信息对应意图匹配的参数强化学习模型中，确定所述用户对应的意图参数；

针对每个候选推荐信息，根据所述意图信息以及所述意图参数，调整该候选推荐信息对应的初始推荐度，得到该候选推荐信息对应的调整后推荐度；

根据每个候选推荐信息对应的调整后推荐度，向所述用户进行信息推荐。

可选地，根据所述业务数据，确定所述用户对应的意图信息，具体包括：

针对每个类型的推荐信息，根据所述业务数据，判断所述用户在过去预设时间范围内是否点击过该类型的推荐信息，得到判断结果；

根据所述判断结果，确定所述用户对应的意图信息。

可选地，根据所述业务数据，确定所述用户对应的意图信息，具体包括：

针对每个类型的推荐信息，根据所述业务数据，确定在过去预设时间范围内向所述用户推荐该类型推荐信息的推荐次数，以及所述用户对该类型的推荐信息的点击情况；

根据所述推荐次数以及所述点击情况，确定所述用户对应的意图信息。

可选地，选择与所述意图信息对应意图相匹配的参数模型，具体包括：