一种资讯推荐方法、平台及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术实施例公开了一种资讯推荐方法、平台及计算机可读存储介质，上述资讯推荐方法，包括：获取推荐对象对应的第一浏览数据；当预设源资讯存在第一浏览数据时，根据第一浏览数据对应的资讯属性和资讯内容，获取第一推荐列表；当预设源资讯不存在第一浏览数据时，根据第一浏览数据、推荐对象对应的属性信息，获取第二推荐列表；根据第一推荐列表或第二推荐列表，向推荐对象进行资讯推荐。

An Information Recommendation Method, Platform and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
一种资讯推荐方法、平台及计算机可读存储介质
本专利技术涉及资讯业务领域，尤其涉及一种资讯推荐方法、平台及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，资讯推荐平台在对用户进行资讯推荐时，可用的推荐方法包括：基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联的推荐，基于效用的推荐、基于知识的推荐以及组合推荐。其中，基于内容的推荐、协同过滤推荐以及组合推荐的方法最为常用。具体地，基于内容的推荐是根据资讯内容的元数据，发现资讯内容的相关性，然后基于用户的浏览数据推荐给用户相似的资讯；协同过滤推荐主要分为基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐以及基于模型的协同过滤推荐三种方式；组合推荐是对资讯进行多种不同组合方式进行推荐，包括加权、变换、混合、层叠以及扩充等。现有的资讯推荐方式中，基于内容的推荐需要结合用户的浏览数据进行资讯推荐，因此对于不存在浏览数据的用户，该方法存在稀疏问题和推荐失败的问题；协同过滤推荐的可扩展性较差，且推荐质量取决于用户的浏览数据，因此该方法也无法向不存在浏览数据的用户进行资讯推荐；组合推荐方式虽然可以克服基于内容的推荐和协同过滤推荐存在的部分问题，但是，组合推荐方式大多结合具体场景和具体的应用来实现，需借鉴用户的浏览数据进行推荐，因此对于不存在浏览数据的用户仍存在无法进行资讯推荐的问题，也就是说，现有的资讯推荐技术并不能对任一类型的用户进行资讯推荐，即现有技术无法对用户进行个性化的资讯推荐。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术实施例期望提供一种资讯推荐方法、平台及计算机可读存储介质，能够解决对不存在浏览数据的推荐对象无法进行资讯推荐的问题，从而可以实现对任一类型的推荐对象进行个性化的资讯推荐。为达到上述目的，本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：本专利技术实施例提供了一种资讯推荐方法，所述方法包括：获取推荐对象对应的第一浏览数据；当预设源资讯存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据对应的资讯属性和资讯内容，获取第一推荐列表；当预设源资讯不存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据、所述推荐对象对应的属性信息，获取第二推荐列表；根据所述第一推荐列表或所述第二推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐。在上述方案中，所述当预设源资讯存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据对应的资讯属性和资讯内容，获取第一推荐列表，包括：根据所述资讯属性、所述资讯内容以及预设源资讯，确定所述第一浏览数据和所述预设源资讯对应的属性相似度和内容相似度；根据所述属性相似度和所述内容相似度，确定所述第一推荐列表。在上述方案中，所述根据所述资讯属性和预设源资讯，确定所述第一浏览数据和所述预设源资讯对应的属性相似度，包括：获取所述预设源资讯对应的预存属性；将所述资讯属性和所述预存属性输入至预设属性相似度计算模型中，获得所述属性相似度。在上述方案中，所述根据所述资讯内容和预设源资讯，确定所述第一浏览数据和所述预设源资讯对应的内容相似度，包括：获取所述预设源资讯对应的预存内容；确定所述资讯内容对应的第一关键词权重和所述预存内容对应的第二关键词权重；将所述第一关键词权重和所述第二关键词权重输入至预设内容相似度计算模型中，获得所述内容相似度。在上述方案中，所述根据所述属性相似度和所述内容相似度，确定所述第一推荐列表，包括：将所述属性相似度和所述内容相似度输入至预存资讯相似度计算模型中，获得所述第一浏览数据和所述预设源资讯之间的资讯相似度；确定所述预设源资讯对应的第一上线时间；根据所述资讯相似度和所述第一上线时间，确定所述第一推荐列表。在上述方案中，所述当预设源资讯不存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据、所述推荐对象对应的属性信息，获取第二推荐列表，包括：根据所述第一浏览数据、所述属性信息以及预存对象标识，获取目标对象；获取所述目标对象对应的第二浏览数据；根据所述第二浏览数据，确定所述第二推荐列表。在上述方案中，所述根据所述第一浏览数据、所述属性信息以及预存对象标识，获取目标对象，包括：根据所述第一浏览数据和所述属性信息，获得所述推荐对象对应的标识信息；将所述标识信息和所述预存对象标识输入至预设对象相似度计算模型中，获得对象相似度；根据所述对象相似度确定所述目标对象。在上述方案中，所述根据所述第二浏览数据，确定所述第二推荐列表，包括：确定所述第二浏览数据对应的第二上线时间；根据所述第二浏览数据和所述第二上线时间，确定所述第二推荐列表。在上述方案中，所述获取推荐对象对应的第一浏览数据之后，所述方法还包括：按照预设热度类型获取第三推荐列表；其中，所述预设热度类型用于根据资讯的热度进行资讯推荐。在上述方案中，所述按照预设热度类型获取第三推荐列表，包括：获取所述预设源资讯对应的访问量；将所述访问量和所述第一上线时间输入至预设热度计算模型中，获得所述预设源资讯对应的热度参数；根据所述热度参数获取所述第三推荐列表。在上述方案中，所述根据所述第一推荐列表或所述第二推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐，包括：根据所述第一推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐；或者，根据所述第二推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐。在上述方案中，所述根据所述第一推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐，包括：确定所述第一推荐列表对应的第一资讯数量；若所述第一资讯数量小于预设数量阈值，则将所述第三推荐列表补充至所述第一推荐列表，以向所述推荐对象进行资讯推荐；若所述第一资讯数量大于或者等于所述预设数量阈值，则直接根据所述第一推荐列表向所述推荐对象进行资讯推荐。在上述方案中，所述根据所述第二推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐，包括：确定所述第二推荐列表对应的第二资讯数量；若所述第二资讯数量小于预设数量阈值，则将所述第三推荐列表补充至所述第二推荐列表，以向所述推荐对象进行资讯推荐；若所述第二资讯数量大于或者等于所述预设数量阈值，则直接根据所述第二推荐列表向所述推荐对象进行资讯推荐。本专利技术实施例提供了一种资讯推荐平台，所述资讯推荐平台包括：获取单元和推荐单元，所述获取单元，用于获取推荐对象对应的第一浏览数据；以及当预设源资讯存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据对应的资讯属性和资讯内容，获取第一推荐列表；以及当预设源资讯不存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据、所述推荐对象对应的属性信息，获取第二推荐列表；所述推荐单元，用于根据所述第一推荐列表或所述第二推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐。在上述方案中，所述获取单元，还用于获取推荐对象对应的第一浏览数据之后，按照预设热度类型获取第三推荐列表；其中，所述预设热度类型用于根据资讯的热度进行资讯推荐；所述推荐单元，还用于根据所述第一推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐；或者，根据所述第二推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐。本专利技术实施例提供了一种资讯推荐平台，所述资讯推荐平台包括：处理器、存储器以及通信总线；所述通信总线用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行所述存储器中存储的数据发送程序，以实现如下步骤：获取推荐对象对应的第一浏览数据；当预设源资讯存在所述第一浏览数据时，根据所述第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资讯推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取推荐对象对应的第一浏览数据；当预设源资讯存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据对应的资讯属性和资讯内容，获取第一推荐列表；当预设源资讯不存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据、所述推荐对象对应的属性信息，获取第二推荐列表；根据所述第一推荐列表或所述第二推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐。

【技术特征摘要】
1.一种资讯推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取推荐对象对应的第一浏览数据；当预设源资讯存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据对应的资讯属性和资讯内容，获取第一推荐列表；当预设源资讯不存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据、所述推荐对象对应的属性信息，获取第二推荐列表；根据所述第一推荐列表或所述第二推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当预设源资讯存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据对应的资讯属性和资讯内容，获取第一推荐列表，包括：根据所述资讯属性、所述资讯内容以及预设源资讯，确定所述第一浏览数据和所述预设源资讯对应的属性相似度和内容相似度；根据所述属性相似度和所述内容相似度，确定所述第一推荐列表。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述资讯属性和预设源资讯，确定所述第一浏览数据和所述预设源资讯对应的属性相似度，包括：获取所述预设源资讯对应的预存属性；将所述资讯属性和所述预存属性输入至预设属性相似度计算模型中，获得所述属性相似度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述资讯内容和预设源资讯，确定所述第一浏览数据和所述预设源资讯对应的内容相似度，包括：获取所述预设源资讯对应的预存内容；确定所述资讯内容对应的第一关键词权重和所述预存内容对应的第二关键词权重；将所述第一关键词权重和所述第二关键词权重输入至预设内容相似度计算模型中，获得所述内容相似度。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性相似度和所述内容相似度，确定所述第一推荐列表，包括：将所述属性相似度和所述内容相似度输入至预存资讯相似度计算模型中，获得所述第一浏览数据和所述预设源资讯之间的资讯相似度；确定所述预设源资讯对应的第一上线时间；根据所述资讯相似度和所述第一上线时间，确定所述第一推荐列表。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当预设源资讯不存在所述第一浏览数据时，根据所述第一浏览数据、所述推荐对象对应的属性信息，获取第二推荐列表，包括：根据所述第一浏览数据、所述属性信息以及预存对象标识，获取目标对象；获取所述目标对象对应的第二浏览数据；根据所述第二浏览数据，确定所述第二推荐列表。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一浏览数据、所述属性信息以及预存对象标识，获取目标对象，包括：根据所述第一浏览数据和所述属性信息，获得所述推荐对象对应的标识信息；将所述标识信息和所述预存对象标识输入至预设对象相似度计算模型中，获得对象相似度；根据所述对象相似度确定所述目标对象。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二浏览数据，确定所述第二推荐列表，包括：确定所述第二浏览数据对应的第二上线时间；根据所述第二浏览数据和所述第二上线时间，确定所述第二推荐列表。9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取推荐对象对应的第一浏览数据之后，所述方法还包括：按照预设热度类型获取第三推荐列表；其中，所述预设热度类型用于根据资讯的热度进行资讯推荐。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述按照预设热度类型获取第三推荐列表，包括：获取所述预设源资讯对应的访问量；将所述访问量和所述第一上线时间输入至预设热度计算模型中，获得所述预设源资讯对应的热度参数；根据所述热度参数获取所述第三推荐列表。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一推荐列表或所述第二推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐，包括：根据所述第一推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐；或者，根据所述第二推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐，包括：确定所述第一推荐列表对应的第一资讯数量；若所述第一资讯数量小于预设数量阈值，则将所述第三推荐列表补充至所述第一推荐列表，以向所述推荐对象进行资讯推荐；若所述第一资讯数量大于或者等于所述预设数量阈值，则直接根据所述第一推荐列表向所述推荐对象进行资讯推荐。13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二推荐列表和所述第三推荐列表，向所述推荐对象进行资讯推荐，包括：确定所述第二推荐列表对应的第二资讯数量；若所述第二资讯数量小于预设数量阈值，则将所述第三推荐列表补充至所述第二推荐列表，以向所述推荐对象进行资讯推荐；若所述第二资讯数量大于或者等于所述预设数量阈值，则直接根据所述第二推荐列表向所述推荐对象进行资讯推荐。14.一种资讯推荐平台...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小文，李晟，郭洪波，王艳彬，杨东，雷敏，邢荣荣，李关乐，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11