【技术实现步骤摘要】
用户口味偏好信息的确定方法及装置
本专利技术涉及电子信息领域，具体涉及一种用户口味偏好信息的确定方法及装置。
技术介绍
随着餐饮行业的快速发展，餐品的种类和数量日益繁多，在带给用户更多满足的同时，也给用户的点餐环节带来了诸多困扰。当用户面对琳琅满目的菜单时，往往无法快速定位自己的偏好菜品，容易陷入点餐困境，致使用户面对数量多、品种杂的菜品而无从入手。为了给用户的点餐环节提供便利，大多根据用户口味偏好信息进行有针对性地推荐。相应地，用户口味偏好信息的准确性直接关系到推荐结果的可靠性。为了便于获取到用户口味偏好信息，目前业界主流的实现方法是采用人群标签技术，主要基于用户分类模型的方法实现。具体地，预先建立口味标签体系，并对用户群体进行分群采样，采集用户行为数据后，人工标注各个用户的口味偏好标签，以形成训练人群。接下来，对用户行为数据抽取特征，进而根据抽取到的特征训练得到多标签模型，以便根据该多标签模型预测各个用户的口味偏好标签。但是，专利技术人在实现本专利技术的过程中，发现上述方式至少存在如下问题：上述方式必须依赖于人工标注来实现，该方式需要耗费大量的人力成本，标注效...
【技术保护点】
1.一种用户口味偏好信息的确定方法，包括：获取目标用户的用户行为数据，将与所述目标用户的用户行为数据相关联的各个商户确定为与所述目标用户相对应的目标商户；针对每个目标商户，确定该目标商户的商户属性信息，查询预设的与该目标商户的商户属性信息相对应的商户口味分布数据；根据所述目标用户的用户行为数据，以及查询到的与各个目标商户的商户属性信息相对应的商户口味分布数据，确定所述目标用户的用户口味偏好信息。
【技术特征摘要】
1.一种用户口味偏好信息的确定方法，包括：获取目标用户的用户行为数据，将与所述目标用户的用户行为数据相关联的各个商户确定为与所述目标用户相对应的目标商户；针对每个目标商户，确定该目标商户的商户属性信息，查询预设的与该目标商户的商户属性信息相对应的商户口味分布数据；根据所述目标用户的用户行为数据，以及查询到的与各个目标商户的商户属性信息相对应的商户口味分布数据，确定所述目标用户的用户口味偏好信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定该目标商户的商户属性信息包括：按照预设的属性划分规则，确定该目标商户的商户属性信息；其中，所述属性划分规则包括以下中的至少一个：类目划分子规则、地域划分子规则、以及品牌划分子规则。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述类目划分子规则进一步包括：多个类目级别下的分类子规则，所述多个类目级别至少包括：用于划分中餐和/或西餐的一级类目级别、用于划分川菜、和/或江浙菜的二级类目级别；和/或，所述地域划分子规则进一步包括：多个地域级别下的分类子规则，所述多个地域级别至少包括：用于划分省级行政区的一级地域级别、用于划分市级行政区的二级地域级别；并且，当所述属性划分规则包括多个子规则时，所述目标商户的商户属性信息为多维度属性信息；则与目标商户的商户属性信息相对应的商户口味分布数据包括：与目标商户的多维度属性信息中包含的各个维度的组合相对应的商户口味分布数据。4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其中，与目标商户的商户属性信息相对应的商户口味分布数据包括：分别与各种预设口味相对应的口味概率分值；则所述根据所述目标用户的用户行为数据，以及查询到的与各个目标商户的商户属性信息相对应的商户口味分布数据，确定所述目标用户的用户口味偏好信息包括：根据所述目标用户的用户行为数据确定所述目标用户与各个目标商户相对应的交互次数；根据所述目标用户与各个目标商户相对应的交互次数，以及与各个目标商户的商户属性信息相对应的商户口味分布数据中包含的分别与各种预设口味相对应的口味概率分值，计算所述目标用户的用户口味偏好信息中包含的分别与各种预设口味相对应的口味期望分值。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述目标用户的用户行为数据包括以下类型中的至少一个：支付类行为数据、浏览类行为数据、和/或点餐类行为数据；则所述目标用户与各个目标商户相对应的交互次数进一步包括以下中的至少一个：与支付类行为数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：方之家，
申请(专利权)人：口口相传北京网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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