物品间关系挖掘及推荐方法、装置、计算设备、存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种物品间关系挖掘及推荐方法、装置、计算设备、存储介质。获取用户针对第一领域物品的第一行为信息、以及所述用户针对第二领域物品的第二行为信息；基于多个用户的第一行为信息和第二行为信息，确定第一领域物品与第二领域物品之间的相关度。由此，在用户在目标领域内没有行为数据时，可以基于跨领域物品间的相关度，将用户在其他领域内的行为数据涉及的物品映射到目标领域内与其相似的物品上，从而可以解决用户冷启动问题，提升用户体验。

Inter-article Relation Mining and Recommendation Method, Device, Computing Equipment, Storage Media

【技术实现步骤摘要】
物品间关系挖掘及推荐方法、装置、计算设备、存储介质
本公开涉及信息推荐
，特别是涉及用户冷启动情况下的信息推荐。
技术介绍
随着互联网信息技术的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。目前通过一部小小的手机，便可以观看各种电影、电视、直播，浏览来自世界各个地的新闻。然而面对海量信息，如何快速从中找到符合自身兴趣的部分就成了一件非常困难的事情。信息推荐技术可以很好地解决信息过载的问题。目前的信息推荐技术主要是利用用户的个人信息及历史行为，通过算法实现用户与信息的匹配，将用户可能感兴趣的信息展现给用户，降低了用户的选择成本。另外，对于信息提供者来说，利用信息推荐技术也可以使得信息能够得到更加高效的展示。信息推荐技术目前已在生活中得到广泛的应用。例如，无论是使用今日头条看新闻，还是使用淘宝买东西，抑或是使用豆瓣查看电影资讯，都能看到利用个性化推荐技术推荐后的信息。在我国，信息推荐技术甚至已经成为电商和内容分发应用的标配。市场上逐渐出现大量专业提供个性化推荐算法服务的公司，一些规模较小的应用，甚至只需要接入数据就可以为用户提供个性化的信息推荐服务。信息推荐技术主要利用用户行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种不同领域的物品间的关系挖掘方法，其特征在于，包括：获取用户针对第一领域物品的第一行为信息、以及所述用户针对第二领域物品的第二行为信息；基于多个用户的所述第一行为信息和所述第二行为信息，确定所述第一领域物品与所述第二领域物品之间的相关度。

【技术特征摘要】
1.一种不同领域的物品间的关系挖掘方法，其特征在于，包括：获取用户针对第一领域物品的第一行为信息、以及所述用户针对第二领域物品的第二行为信息；基于多个用户的所述第一行为信息和所述第二行为信息，确定所述第一领域物品与所述第二领域物品之间的相关度。2.根据权利要求1所述的关系挖掘方法，其特征在于，所述确定所述第一领域物品与所述第二领域物品之间的相关度的步骤包括：基于所述多个用户的第一行为信息，确定所述第一领域物品相对于所述多个用户的第一行为特征分布；基于所述多个用户的第二行为信息，确定所述第二领域物品相对于所述多个用户的第二行为特征分布；根据所述第一行为特征分布和所述第二行为特征分布的相似程度，确定所述第一领域物品与所述第二领域物品之间的相关度。3.根据权利要求2所述的关系挖掘方法，其特征在于，所述第一行为特征分布和/或所述第二行为特征分布包括以下一项或多项：用户对物品是否执行了行为；用户对物品的行为次数；用户对物品的偏好度。4.根据权利要求1所述的关系挖掘方法，其特征在于，所述第一行为信息和/或所述第二行为信息包括：用户对物品是否执行了行为；和/或基于用户对物品执行的行为而产生的行为数据。5.根据权利要求4所述的关系挖掘方法，其特征在于，所述行为数据包括以下一项或多项：行为类型；行为次数；行为时长。6.根据权利要求2所述的关系挖掘方法，其特征在于，所述第一行为特征分布包括所述多个用户中每个用户对所述第一领域物品的第一偏好度，所述第二行为特征分布包括所述多个用户中每个用户对所述第二领域物品的第二偏好度，所述确定第一领域物品与所述第二领域物品之间的相关度的步骤包括：建立所述多个用户分别针对所述第一领域物品的第一偏好度向量和所述第二领域物品的第二偏好度向量；通过计算所述第一偏好度向量和所述第二偏好度向量之间的相似度，确定所述第一领域物品与所述第二领域物品之间的相关度。7.根据权利要求6所述的关系挖掘方法，其特征在于，用户对物品的偏好度等于用户针对物品的至少部分行为类型中每个行为类型对应的子偏好度的总和，其中，所述子偏好度分别与行为次数和行为权重正相关。8.根据权利要求6所述的关系挖掘方法，其特征在于，还包括：分别对所述第一偏好度向量和所述第二偏好度向量进行归一化处理。9.一种不同领域的物品间的关系挖掘方法，其特征在于，包括：对于多个用户中的每个用户，分别获取所述用户针对一个或多个第一领域物品的第一行为数据、以及所述用户针对一个或多个第二领域物品的第二行为数据；基于所述多个用户的第一行为数据和所述第二行为数据，确定至少部分第一领域物品中的每一个与至少部分第二领域物品中的每一个之间的相关度。10.一种物品推荐方法，其特征在于，包括：获取用户在第一领域内的第一行为数据，所述第一行为数据涉及一个或多个第一领域物品；基于所述一个或多个第一领域物品中的至少一个分别与至少一个第二领域物品中的每一个之间的相关度，从所述至少一个第二领域物品中选取第二领域物品；以及向所述用户推荐所选取的第二领域物品。11.根据权利要求10所述的物品推荐方法，其特征在于，所述第一领域物品与所述第二领域物品之间的相关度是利用权利要求1至9中任何一项所述的关系挖掘方法得到的。12.根据权利要求10所述的物品推荐方法，其特征在于，从所述至少一个第二领域物品中选取第二领域物品的步骤包括：计算每个所述第二领域物品的推荐度；按照推荐度由大到小的顺序，选取排名靠前的预定数量的第二领域物品。13.根据权利要求12所述的物品推荐方法，其特征在于，所述第二领域物品的推荐度分别与所述至少一个中的每一个第一领域物品与所述第二领域物品的相关度正相关。14.根据权利要求13所述的物品推荐方法，其特征在于，所述第二领域物品的推荐度等于所述第二领域物品对所述至少一个中的每一个第一领域物品的子推荐度的总和，所述子推荐度分别与所述第一领域物品与所述第二领域物品的相关度以及所述用户对所述第一领域物品的偏好度正相关。15.根据权利要求14所述的物品推荐方法，其特征在于，所述用户对所述第一领域物品的偏好度等于用户针对所述第一领域物品的至少部分行为类型中每个行为类型对应的子偏好度的总和，其中，所述子偏好度分别与行为次数和行为权重正相关。16.根据权利要求10所述的物品推荐方法，其特征在于，所述第一行为数据包括用户对第一领域物品执行的行为的以下一项或多项信息：行为类型；行为次数；行为时长。17.一种不同领域的物品间的关系挖掘装置，其特征在于，包括：行为信息获取模块，用于获取用户针...

【专利技术属性】
技术研发人员：王智楠，肖文明，王骏，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY