一种文章推荐方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种文章推荐方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：获取向用户已推荐的历史文章，并根据所述用户的画像数据，获取针对所述用户的待推荐的多个候选文章；选取至少一个所述候选文章并与所述历史文章组成文章集合；基于所述选取的候选文章与所述用户之间的相关度、以及所述选取的候选文章和所述历史文章之间的相似度，构造表征所述文章集合的多样性的矩阵；根据所述矩阵的行列式，选取满足多样性条件的矩阵对应的候选文章为准备推荐的目标文章；基于所述目标文章执行对应所述用户的推荐操作。通过本发明专利技术，能够提高推荐文章的多样性。

A method and device recommended in the article

【技术实现步骤摘要】
一种文章推荐方法、装置
本专利技术涉及人工智能领域的智能推荐技术，尤其涉及一种文章推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法和技术及应用系统。人工智能现如今得到快速发展，并广泛应用于各种行业。以文章推荐的应用场景为例，目前的文章推荐方法主要有两种，一种是根据人工规则筛选出文章并进行推荐，例如：将热点新闻或者整体点击率更高的非个性化的文章推荐至用户；一种是根据用户历史行为推荐文章。根据人工规则向用户推荐的文章不具备个性化，导致文章点击率下跌；根据用户的历史行为进行文章推荐，只能向用户推荐与历史行为中存在的偏好相关的文章，难以向用户推荐与历史行为中不存在的偏好相关的文章，导致无法推荐用户潜在兴趣但不熟悉的文章，因此无法挖掘用户的潜在兴趣从而降低推荐效率。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种文章推荐方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高推荐文章的多样性，从而提升文章推荐的质量。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一种文章推荐方法，包括：获取向用户已推荐的历史文章，并根据所述用户的画像数据，获取针对所述用户的待推荐的多个候选文章；选取至少一个所述候选文章并与所述历史文章组成文章集合；基于所述选取的候选文章与所述用户之间的相关度、以及所述选取的候选文章和所述历史文章之间的相似度，构造表征所述文章集合的多样性的矩阵；根据所述矩阵的行列式，选取满足多样性条件的矩阵对应的候选文章为准备推荐的目标文章；基于所述目标文章执行对应所述用户的推荐操作。在上述方案中，获取所述选取的候选文章和所述历史文章中的特征词，并基于所述特征词训练所述产生词向量的模型；基于所述产生词向量的模型，获得所述选取的候选文章和所述历史文章中各自对应的特征向量。本专利技术实施例提供一种文章推荐装置，包括：获取模块，用于获取向用户已推荐的历史文章，并根据所述用户的画像数据，获取针对所述用户的待推荐的多个候选文章；选取模块，用于选取至少一个所述候选文章并与所述历史文章组成文章集合；构造模块，用于基于所述选取的候选文章与所述用户之间的相关度、以及所述选取的候选文章和所述历史文章之间的相似度，构造表征所述文章集合的多样性的矩阵；选取推荐模块，用于根据所述矩阵的行列式，选取满足多样性条件的矩阵对应的候选文章为准备推荐的目标文章；执行模块，用于基于所述目标文章执行对应所述用户的推荐操作。上述方案中，所述选取模块，还用于在所述多个候选文章中遍历选取包括目标数量的候选文章的多个组合，并将遍历选取的多个组合分别与所述历史文章组合，形成与所述多个组合一一对应的多个文章集合。上述方案中，所述选取推荐模块，还用于根据多个文章集合的矩阵的行列式，选取行列式最大的矩阵对应的文章集合所包括的目标数量的候选文章，并确定为准备推荐的目标文章。上述方案中，所述选取模块，还用于在第1次迭代过程中，在所述多个候选文章中遍历选取所有的候选文章，并将所遍历选取的候选文章分别与所述历史文章组合，形成与各个所述候选文章一一对应的文章集合。上述方案中，所述选取推荐模块，还用于根据多个文章集合的矩阵的行列式，选取行列式最大的矩阵对应的文章集合所包括的候选文章，并作为在第1次迭代过程中确定的准备推荐的目标文章。上述方案中，所述选取模块，还用于在第i次迭代过程中，在所述多个候选文章中遍历选取尚未被选取为目标文章的候选文章，并分别将所遍历选取的候选文章与所述目标文章、以及所述历史文章组合，形成与各个被选取的候选文章一一对应的文章集合。上述方案中，所述选取推荐模块，还用于根据多个文章集合的矩阵的行列式，选取行列式最大的矩阵对应的文章集合所包括的候选文章，并作为在第i-1次迭代过程中确定的准备推荐的目标文章，其中，其中，2≤i≤I-1，i为整数，I为所述多个候选文章的数量。上述方案中，所述获取模块，还用于通过第一相关度排序模型，并根据所述用户的画像数据对多个文章进行排序，获得表征所述文章和所述用户之间的相关度的降序排列；在所述降序排列中选取在前的部分文章，以作为针对用户的待推荐的候选文章。上述方案中，所述获取模块，还用于获取预设时间段内通过相同或不同客户端向所述用户已推荐的历史文章，或者，获取通过相同或不同客户端向所述用户已推荐的全部历史文章。上述方案中，还包括相关度获取模块，用于提取所述用户的画像数据中的特征；根据所述用户的画像数据中的特征，从所述选取的候选文章中提取特征词；基于所述特征词训练第二相关度排序模型，并通过所述第二相关度排序模型获得所述选取的候选文章与所述用户之间的相关度；其中，所述选取的候选文章与所述用户之间的相关度表征所述选取的候选文章被所述用户点击的概率。上述方案中，还包括相似度获取模块，用于通过词向量模型，获得所述选取的候选文章和所述历史文章用各自对应的特征向量；确定所述选取的候选文章的特征向量和所述历史文章的特征向量之间的余弦距离或欧式距离，并确定为所述选取的候选文章和所述历史文章之间的相似度。上述方案中，所述相似度获取模块，还用于获取所述选取的候选文章和所述历史文章中的特征词，并基于所述特征词训练所述产生词向量的模型；基于所述产生词向量的模型，获得所述选取的候选文章和所述历史文章中各自对应的特征向量。上述方案中，所述选取推荐模块，还用于确定所述多样性的矩阵的行列式，其中，所述行列式表征所述文章集合的多样性；确定所述行列式最大的多样性的矩阵为目标矩阵；根据所述目标矩阵确定对应的候选文章为准备推荐的目标文章。本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本专利技术实施例提供的文章推荐方法。本专利技术实施例提供一种存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现本专利技术实施例提供的文章推荐方法。本专利技术实施例具有以下有益效果：通过获取向用户已推荐的历史文章以及针对用户的待推荐的候选文章，选取至少一个候选文章和历史文章组成文章集合并构造多样性的矩阵，并基于多样性的矩阵选取准备推荐的文章，不仅能够保证向用户推荐的文章符合用户的兴趣，而且能够提高推荐文章的多样性，从而提升文章推荐的效率。附图说明图1是本专利技术实施例提供的文章推荐系统的一个可选的架构示意图；图2是本专利技术实施例提供的电子设备的一个可选的结构示意图；图3是本专利技术实施例提供的文章推荐方法的一个可选的流程示意图；图4是本专利技术实施例提供的文章推荐方法的一个可选的流程示意图；图5是本专利技术实施例提供的文章推荐方法的一个可选的流程示意图；图6是本专利技术实施例提供的文章推荐方法的一个可选的流程示意图；图7是本专利技术实施例提供的文章推荐方法的一个可选的流程示意图；...

【技术保护点】
1.一种文章推荐方法，其特征在于，包括：/n获取向用户已推荐的历史文章，并根据所述用户的画像数据，获取针对所述用户的待推荐的多个候选文章；/n选取至少一个所述候选文章并与所述历史文章组成文章集合；/n基于所述选取的候选文章与所述用户之间的相关度、以及所述选取的候选文章和所述历史文章之间的相似度，构造表征所述文章集合的多样性的矩阵；/n根据所述矩阵的行列式，选取满足多样性条件的矩阵对应的候选文章为准备推荐的目标文章；/n基于所述目标文章执行对应所述用户的推荐操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种文章推荐方法，其特征在于，包括：
获取向用户已推荐的历史文章，并根据所述用户的画像数据，获取针对所述用户的待推荐的多个候选文章；
选取至少一个所述候选文章并与所述历史文章组成文章集合；
基于所述选取的候选文章与所述用户之间的相关度、以及所述选取的候选文章和所述历史文章之间的相似度，构造表征所述文章集合的多样性的矩阵；
根据所述矩阵的行列式，选取满足多样性条件的矩阵对应的候选文章为准备推荐的目标文章；
基于所述目标文章执行对应所述用户的推荐操作。


2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，
所述选取至少一个所述候选文章并与所述历史文章组成文章集合，包括：
在所述多个候选文章中遍历选取包括目标数量的候选文章的多个组合，并将遍历选取的多个组合分别与所述历史文章组合，形成与所述多个组合一一对应的多个文章集合；
所述根据所述矩阵的行列式，选取满足多样性条件的矩阵对应的候选文章为准备推荐的目标文章，包括：
根据多个文章集合的矩阵的行列式，选取行列式最大的矩阵对应的文章集合所包括的目标数量的候选文章，并确定为准备推荐的目标文章。


3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，
所述选取至少一个所述候选文章并与所述历史文章组成文章集合，包括：
在第1次迭代过程中，在所述多个候选文章中遍历选取所有的候选文章，并将所遍历选取的候选文章分别与所述历史文章组合，形成与各个所述候选文章一一对应的文章集合；
所述根据所述矩阵的行列式，选取满足多样性条件的矩阵对应的候选文章为准备推荐的目标文章，包括：
根据多个文章集合的矩阵的行列式，选取行列式最大的矩阵对应的文章集合所包括的候选文章，并作为在第1次迭代过程中确定的准备推荐的目标文章。


4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，
所述选取至少一个所述候选文章并与所述历史文章组成文章集合，包括：
在第i次迭代过程中，在所述多个候选文章中遍历选取尚未被选取为目标文章的候选文章，并分别将所遍历选取的候选文章与所述目标文章、以及所述历史文章组合，形成与各个被选取的候选文章一一对应的文章集合；
所述根据所述矩阵的行列式，选取满足多样性条件的矩阵对应的候选文章为准备推荐的目标文章，包括：
根据多个文章集合的矩阵的行列式，选取行列式最大的矩阵对应的文章集合所包括的候选文章，并作为在第i-1次迭代过程中确定的准备推荐的目标文章，
其中，2≤i≤I-1，i为整数，I为所述多个候选文章的数量。


5.根据权利要求1至4任一...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐博，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44