【技术实现步骤摘要】
产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备
本申请涉及数据推送
，尤其是涉及到一种产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备。
技术介绍
随着社会的不断发展，人们购买力不断提高，人们在面对琳琅满目的商品和各种各样的项目时，常常会陷入迷茫中，为了能够提高用户的购买效率和用户体验，许多商家开始针对用户的个性化需求，向不同的用户推荐他们可能感兴趣的商品，这种个性化推荐方法可以在恰当的场景给用户推荐合适的项目，提高了用户的购买效率和用户体验的同时，也为商家带来了利益。目前的个性化推荐方法，主要有两种，其一是基于用户的协同过滤推荐方法，其二是基于产品的协同过滤推荐方法，但无论是基于用户还是基于产品的协同过滤推荐，都只能依据用户之间的相似性或产品之间的相似性进行推荐，而没有考虑用户的实际兴趣需求，因而效果都不是很好。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供了一种产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备，根据用户对不同预设兴趣标签的兴趣值以及预设兴趣标签之间的相似度推送产品数据，向用户进行产品推荐，推荐效果更好。根据本申请的一个方面，提供了一种产品数据推送方法，其特征在于...
【技术保护点】
1.一种产品数据推送方法，其特征在于，包括：获取用户的历史行为数据以及预设兴趣标签；根据所述历史行为数据分析所述用户对应的每个所述预设兴趣标签的兴趣值，并利用所述兴趣值建立用户‑兴趣矩阵；基于所述历史行为数据，分别计算每个所述预设兴趣标签与其他预设兴趣标签之间的兴趣相似度，并利用所述兴趣相似度建立兴趣相似度矩阵；利用所述兴趣相似度矩阵，更新所述用户‑兴趣矩阵，并根据更新后的所述用户‑兴趣矩阵推送所述产品数据。
【技术特征摘要】
1.一种产品数据推送方法，其特征在于，包括：获取用户的历史行为数据以及预设兴趣标签；根据所述历史行为数据分析所述用户对应的每个所述预设兴趣标签的兴趣值，并利用所述兴趣值建立用户-兴趣矩阵；基于所述历史行为数据，分别计算每个所述预设兴趣标签与其他预设兴趣标签之间的兴趣相似度，并利用所述兴趣相似度建立兴趣相似度矩阵；利用所述兴趣相似度矩阵，更新所述用户-兴趣矩阵，并根据更新后的所述用户-兴趣矩阵推送所述产品数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的所述用户-兴趣矩阵向用户推送所述产品数据，具体包括：根据预设产品规则，计算每个所述产品对应的预设兴趣标签的兴趣评分，并利用所述兴趣评分构建兴趣-产品矩阵；依据所述兴趣-产品矩阵以及更新后的所述用户-兴趣矩阵，推送所述产品数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述兴趣-产品矩阵以及更新后的所述用户-兴趣矩阵，推送所述产品数据，具体包括：将更新后的所述用户-兴趣矩阵与所述兴趣-产品矩阵相乘，得到用户-产品矩阵；其中，所述兴趣-产品矩阵为Y行×Z列矩阵，Y表示预设兴趣标签的数量，Z代表产品的数量，第j行第k列的元素值表示产品k对应的预设兴趣标签j的兴趣评分，j为大于或等于1，且小于或等于Y的整数，k为大于或等于1，且小于或等于Z的整数，所述用户-产品矩阵为X行×Z列矩阵，第i行第k列的元素值表示用户i对产品k的兴趣值；对所述用户-产品矩阵中每一行的元素按照从大到小的顺序进行排列，按照排列后的所述元素对应的产品数据依次进行推送。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户-兴趣矩阵为X行×Y列矩阵，其中，X表示用户的数量，矩阵中第i行第j列的元素值为用户i对于预设兴趣标签j的兴趣值，i为大于或等于1，且小于或等于X的整数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别计算每个所述预设兴趣标签与其他预设兴趣标签之间的兴趣相似度，并利用所述兴趣相似度建立兴趣相似度矩阵，具体包括：分别计算对...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄博，毕野，吴振宇，王建明，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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