资讯推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质制造方法及图纸

本申请提出了一种资讯推荐方法、装置、计算机设备及可读存储介质。其中，方法包括：通过获取用户的用户模型，根据用户模型生成用户的用户特征向量；以及根据用户特征向量查询资讯索引库以获取推荐资讯。该方法通过基于用户特征向量来查询资讯索引库的方法向用户推荐资讯，解决了现有技术中仅根据用户的兴趣点、关注点等显性特征向用户推荐资讯，导致推荐的资讯内容不全面的技术问题，使得推荐的资讯维度更广，内容更加丰富，从而提高了用户的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
资讯推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质
本申请涉及互联网
，尤其涉及一种资讯推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的快速发展，越来越多的用户通过计算机设备(例如，智能手机、个人电脑等)获取资讯信息，但是如今的信息呈现爆炸式增长，海量信息使得用户难以寻找到自己所需的信息。智能推荐系统应运而生，充分运用了机器学习、数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等相关领域的技术为用户推荐信息。例如，用户在资讯平台上浏览了某些内容后，智能推荐系统会根据用户的习惯和偏好定制相关的内容进行推荐。这样用户就可以很方便的获取自己想要的资讯信息，而不用专门花时间去寻找。但是，现有技术中的智能推荐系统，仅通过用户的关注点、兴趣点、好友关系等向用户进行个性化资讯的推荐，不能充分挖掘用户的兴趣，从而导致推荐的资讯不够全面。
技术实现思路
本申请提出一种资讯推荐方法、装置、计算机设备和可读存储介质，通过用户的特征向量向用户推荐资讯，用于解决现有技术中仅根据用户的兴趣点、关注点等显性特征向用户推荐资讯，导致推荐的资讯内容不全面的技术问题。本申请第一方面实施例提出了一种资讯推荐方法，包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资讯推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的用户模型；根据所述用户模型生成所述用户的用户特征向量；以及根据所述用户特征向量查询资讯索引库以获取推荐资讯。

【技术特征摘要】
1.一种资讯推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的用户模型；根据所述用户模型生成所述用户的用户特征向量；以及根据所述用户特征向量查询资讯索引库以获取推荐资讯。2.如权利要求1所述的资讯推荐方法，其特征在于，所述资讯索引库包括多个资讯以及每个资讯对应的资讯特征向量，所述根据所述用户特征向量查询资讯索引库以获取推荐资讯，包括：将所述用户特征向量与所述资讯索引库中的多个资讯的资讯特征向量进行匹配；以及将与所述用户特征向量匹配的资讯作为所述推荐资讯。3.如权利要求2所述的资讯推荐方法，其特征在于，所述将所述用户特征向量与所述资讯索引库中的多个资讯的资讯特征向量进行匹配，包括：分别计算所述用户特征向量与所述资讯特征向量之间的向量距离；以及如果所述向量距离小于预设阈值，则将判断所述用户特征向量和所述资讯特征向量匹配。4.如权利要求1所述的资讯推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户模型生成所述用户的用户特征向量，包括：从所述用户模型中提取用户属性特征和用户反馈行为特征；将所述用户属性特征和用户反馈行为特征进行拼接以生成用户样本；从所述用户样本中进行特征提取并将提取的特征转换为第一特征签名；以及通过词嵌入向量特征将所述第一特征签名转换为所述用户特征向量。5.如权利要求2所述的资讯推荐方法，其特征在于，所述资讯对应的所述资讯特征向量通过以下步骤获得：获取所述资讯的原始属性信息；根据所述原始属性信息生成文本样本；从所述文本样本中进行特征提取并将提取的特征转换为第二特征签名；以及通过词嵌入向量特征将所述第二特征签名转换为所述资讯特征向量。6.一种资讯推荐装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取用户的用户模型；生成模块，用于根据所述用户模型生成所述用户的用户特征向量；以及第二获取模块，用于根据所述用户特征向量查询资...

【专利技术属性】
技术研发人员：段雪涛，熊磊，徐丹云，杨旭，汪瑫，黄秋萍，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11