物品推荐方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种物品推荐方法和装置。所述方法包括根据N个目标物品获取多个推荐物品以及每个推荐物品对应的第一推荐值，并得到每个推荐物品的第一推荐值排序，其中，N为大于0的整数，每个推荐物品与至少一个目标物品相关；获取每个推荐物品的生成时间，并根据当前时间以及每个推荐物品的生成时间对每个推荐物品的第一推荐值进行数据处理，获取每个推荐物品的第二推荐值，从而得到每个推荐物品的第二推荐值排序。本申请解决了现有技术推荐的推荐物品的时效性较差，降低了用户对推荐物品的兴趣的技术问题。

Method and device for recommending articles

The invention discloses a method and device for recommending articles. The method includes obtaining multiple recommendation items and the first recommendation value corresponding to each recommendation item according to N target items, and obtaining the ranking of the first recommendation value for each recommendation item, where N is an integer greater than 0, and each recommendation item is related to at least one target item; obtaining the generation time of each recommendation item; According to the current time and the generation time of each recommendation item, the first recommendation value of each recommendation item is processed, and the second recommendation value of each recommendation item is obtained, so that the second recommendation value of each recommendation item is ranked. The application solves the technical problem of poor timeliness of the recommended items recommended by the existing technology and reduces the user's interest in the recommended items.

【技术实现步骤摘要】
物品推荐方法和装置
本申请涉及数据应用
，具体而言，涉及一种物品推荐方法和装置。
技术介绍
随着互联网的高速发展，物品(item)推荐方法的应用场景越来越多，已经被广泛集成到了很多商业应用系统中，比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城、今日头条等。实际上，大多数的资讯平台都不同程度地应用了物品推荐方法，如新浪新闻、今日头条等。物品推荐方法提供的相关推荐可以帮助用户更好的找到跟当前物品相关的物品，在电商平台中，相关的商品可以捆绑销售，在资讯平台中，物品推荐方法推荐的相关资讯可以作为深度阅读，或者兴趣发现等等，是体现推荐系统价值的非常重要的一个应用场景。现有技术中，物品推荐方法是基于用户行为进行推荐，通常是基于用户的历史行为记录，确定物品之间的相似度，再根据物品相似度进行推荐。在实施本申请实施例的过程中，专利技术人发现现有技术至少存在以下技术问题：现有技术中，推荐给用户的推荐物品与用户的兴趣相关性很高，但是由于推荐物品生成时间太久远，导致推荐物品的时效性较差，降低了用户对推荐物品的兴趣。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种物品推荐方法和装置，以解决推荐物品的时效性较差，降低了用户对推荐物品的兴趣的问题。为了实现上述目的，第一方面，本申请实施例提供了一种物品推荐方法。根据本申请的物品推荐方法包括：根据N个目标物品获取多个推荐物品以及每个推荐物品对应的第一推荐值，其中，N为大于0的整数，每个推荐物品与至少一个目标物品相关；获取每个推荐物品的生成时间，并根据当前时间以及每个推荐物品的生成时间对每个推荐物品的第一推荐值进行数据处理，获取每个推荐物品的第二推荐值，从而得到每个推荐物品的第二推荐值排序。可选地，根据当前时间以及每个推荐物品的生成时间对每个推荐物品的第一推荐值进行数据处理，获取每个推荐物品的第二推荐值，包括：根据当前时间以及每个推荐物品的生成时间获取每个推荐物品的生成时长；根据第一预设时长评价值以及每个推荐物品的生成时长，获取每个推荐物品的时效系数；根据每个推荐物品的时效系数对每个推荐物品的第一推荐值进行运算，获取每个推荐物品的第二推荐值。可选地，根据第一预设时长评价值以及每个推荐物品的生成时长，获取每个推荐物品的时效系数，包括：根据每个推荐物品的生成时长获取每个推荐物品的第一时长评价值；根据第一预设时长评价值与每个推荐物品的第一时长评价值之比，每个推荐物品的时效系数。可选地，根据每个推荐物品的生成时长获取每个推荐物品的第一时长评价值，包括：根据每个推荐物品的生成时长与单位时间之比，获取每个推荐物品的第二时长评价值；根据第二预设时长评价值与每个推荐物品的第二时长评价值之和，获取每个推荐物品的第一时长评价值。可选地，本物品推荐方法还包括：根据用户历史行为数据获取N个目标物品以及对应每个目标物品的推荐因子；根据N个目标物品获取多个推荐物品以及每个推荐物品对应的第一推荐值，包括：根据N个目标物品获取多个推荐物品以及每个推荐物品对应的第三推荐值，并得到每个推荐物品的第三荐值排序；根据第三荐值排序以及每个目标物品对应的推荐因子对每个推荐物品对应的第三荐值进行数据处理，获取每个推荐物品对应的第一推荐值。第二方面，本申请实施例提供的一种物品推荐装置，包括：第一获取模块，用于根据N个目标物品获取多个推荐物品以及每个推荐物品对应的第一推荐值，其中，N为大于0的整数，每个推荐物品与至少一个目标物品相关；第二获取模块，用于获取每个推荐物品的生成时间，并根据当前时间以及每个推荐物品的生成时间对每个推荐物品的第一推荐值进行数据处理，获取每个推荐物品的第二推荐值，从而得到每个推荐物品的第二推荐值排序。可选地，第二获取模块，用于：根据当前时间以及每个推荐物品的生成时间获取每个推荐物品的生成时长；根据第一预设时长评价值以及每个推荐物品的生成时长，获取每个推荐物品的时效系数；根据每个推荐物品的时效系数对每个推荐物品的第一推荐值进行运算，获取每个推荐物品的第二推荐值。可选地，第二获取模块，用于：根据每个推荐物品的生成时长获取每个推荐物品的第一时长评价值；根据第一预设时长评价值与每个推荐物品的第一时长评价值之比，每个推荐物品的时效系数。可选地，第二获取模块，用于：根据每个推荐物品的生成时长与单位时间之比，获取每个推荐物品的第二时长评价值；根据第二预设时长评价值与每个推荐物品的第二时长评价值之和，获取每个推荐物品的第一时长评价值。可选地，本物品推荐装置还包括第三获取模块；第三获取模块，用于根据用户历史行为数据获取N个目标物品以及对应每个目标物品的推荐因子；第一获取模块，用于：根据N个目标物品获取多个推荐物品以及每个推荐物品对应的第三推荐值，并得到每个推荐物品的第三荐值排序；根据第三荐值排序以及每个目标物品对应的推荐因子对每个推荐物品对应的第三荐值进行数据处理，获取每个推荐物品对应的第一推荐值。在本申请实施例中提供的物品推荐方法，通过根据N个目标物品获取多个推荐物品以及每个推荐物品对应的第一推荐值，并得到每个推荐物品的第一推荐值排序，其中，N为大于0的整数，每个推荐物品与至少一个目标物品相关；获取每个推荐物品的生成时间，并根据当前时间以及每个推荐物品的生成时间对每个推荐物品的第一推荐值进行数据处理，获取每个推荐物品的第二推荐值，从而得到每个推荐物品的第二推荐值排序。这样，采用对与目标物品相关的推荐物品进行时效性处理，提高了时效性好的推荐物品的推荐值，从而达到了将时效性好的推荐物品推荐给用户的目的，从而实现了将时效性好、与用户的兴趣相关性高的推荐物品推荐给用户，提高用户对推荐物品的兴趣的技术效果，进而解决了现有技术推荐的推荐物品的时效性较差，降低了用户对推荐物品的兴趣的技术问题。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例的一种物品推荐方法的流程图；图2是根据本申请实施例的一种步骤S200的流程图；图3是根据本申请实施例的一种步骤S220的流程图；图4是根据本申请实施例的一种步骤S221的流程图；图5是根据本申请实施例的另一种物品推荐方法的流程图；图6是根据本申请实施例的一种步骤S120的流程图；图7是根据本申请实施例的一种步骤S123的流程图；图8是根据本申请实施例的一种步骤S233的流程图；图9是根据本申请实施例的一种步骤S110的流程图；图10是根据本申请实施例的一种物品推荐装置的结构示意图；图11是根据本申请实施例的另一种物品推荐装置的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。本申请实施例提供了一种物品推荐方法，如图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据N个所述目标物品获取多个推荐物品以及每个所述推荐物品对应的第一推荐值，其中，N为大于0的整数，每个所述推荐物品与至少一个所述目标物品相关；获取每个所述推荐物品的生成时间，并根据当前时间以及每个所述推荐物品的生成时间对每个所述推荐物品的第一推荐值进行数据处理，获取每个所述推荐物品的第二推荐值，从而得到每个所述推荐物品的第二推荐值排序。

【技术特征摘要】
1.一种物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据N个所述目标物品获取多个推荐物品以及每个所述推荐物品对应的第一推荐值，其中，N为大于0的整数，每个所述推荐物品与至少一个所述目标物品相关；获取每个所述推荐物品的生成时间，并根据当前时间以及每个所述推荐物品的生成时间对每个所述推荐物品的第一推荐值进行数据处理，获取每个所述推荐物品的第二推荐值，从而得到每个所述推荐物品的第二推荐值排序。2.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述根据当前时间以及每个所述推荐物品的生成时间对每个所述推荐物品的第一推荐值进行数据处理，获取每个所述推荐物品的第二推荐值，包括：根据当前时间以及每个所述推荐物品的生成时间获取每个所述推荐物品的生成时长；根据第一预设时长评价值以及每个所述推荐物品的生成时长，获取每个所述推荐物品的时效系数；根据每个所述推荐物品的时效系数对每个所述推荐物品的第一推荐值进行运算，获取每个所述推荐物品的第二推荐值。3.根据权利要求2所述的物品推荐方法，其特征在于，所述根据第一预设时长评价值以及每个所述推荐物品的生成时长，获取每个所述推荐物品的时效系数，包括：根据每个所述推荐物品的生成时长获取每个所述推荐物品的第一时长评价值；根据所述第一预设时长评价值与每个所述推荐物品的第一时长评价值之比，每个所述推荐物品的时效系数。4.根据权利要求3所述的物品推荐方法，其特征在于，所述根据每个所述推荐物品的生成时长获取每个所述推荐物品的第一时长评价值，包括：根据每个所述推荐物品的生成时长与单位时间之比，获取每个所述推荐物品的第二时长评价值；根据第二预设时长评价值与每个所述推荐物品的第二时长评价值之和，获取每个所述推荐物品的第一时长评价值。5.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：根据用户历史行为数据获取N个目标物品以及对应每个目标物品的推荐因子；所述根据N个所述目标物品获取多个推荐物品以及每个所述推荐物品对应的第一推荐值，包括：根据N个所述目标物品获取多个推荐物品以及每个所述推荐物品对应的第三推荐值，并得到每个所述推荐物品的第三荐值排序；根据所述第三荐值排序以及每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘英涛，于敬，纪达麒，陈运文，
申请(专利权)人：达而观信息科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31