【技术实现步骤摘要】
推荐信息生成方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种推荐信息生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求。但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息。为了使用户获得对自己真正有用的信息，推荐系统应运而生。推荐系统是根据用户的信息需求、兴趣等，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户。目前，在向用户推荐产品时用户难以快速获知所推荐的产品与其所具有的关系，这就使得用户对于所推荐的产品的点击率和转化率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种推荐信息生成方法、装置、设备及存储介质，用户能够快速获知所推荐的商品与用户自身具有的关系，进一步提高产品的点击率和转化率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种推荐信息生成方法，方法包括：获取预先生成的目标用户对应的个性化特征向量；获取向目标用户推荐的产品的属性向量...
【技术保护点】
1.一种推荐信息生成方法，所述方法包括：/n获取预先生成的目标用户对应的个性化特征向量；/n获取向所述目标用户推荐的产品的属性向量以及所述产品对应的评论数据；/n将所述个性化特征向量、所述属性向量和所述评论数据输入预设的文本生成模型，以生成针对所述产品的推荐信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种推荐信息生成方法，所述方法包括：
获取预先生成的目标用户对应的个性化特征向量；
获取向所述目标用户推荐的产品的属性向量以及所述产品对应的评论数据；
将所述个性化特征向量、所述属性向量和所述评论数据输入预设的文本生成模型，以生成针对所述产品的推荐信息。
2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
基于所述目标用户的历史行为数据，确定所述目标用户的行为特征向量；
基于与所述历史行为数据相关的产品的描述信息，确定所述与所述历史行为数据相关的产品对应的词向量序列；
基于所述目标用户对于已购买的产品的评论数据，确定所述目标用户对于所述已购买的产品的各属性的偏好向量；
将所述行为特征向量、所述词向量序列和所述偏好向量，输入预设的个性化模型，以生成所述目标用户对应的个性化特征向量。
3.根据权利要求2所述的方法，所述历史行为数据包括以下所列项中的一种或几种组合：
历史浏览数据、历史点击数据、历史收藏数据和历史购买数据。
4.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述目标用户对于已购买的产品的评论数据，确定所述目标用户对于所述已购买的产品的各属性的偏好向量，包括：
基于所述评论数据，确定所述目标用户对于所述已购买产品的属性的情感极性特征向量以及情感程度特征向量；
根据所述情感极性特征向量、所述情感程度特征向量以及所述已购买产品的属性特征向量，确定所述目标用户对于所述已购买的产品的各属性的偏好向量。
5.根据权利要求2所述的方法，所述个性化模型为注意力函数。
6.根据权利要求1所述的方法，所述文本生成模型为基于注意力的序列到序列模型。
7.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
基于所述目标用户的标识信息，在个性化特征向量集合中查找与所述标识信息对应的个性化特征向量；
将查找到的个性化特征向量作为所述目标用户的个性化特征向量。
8.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
将所述推荐信息推送给用户终端，以使所述用户终端显示所述推荐信息。
9.根据权利要求8所述的方法，所述方法还包括：
将所述推荐信息的显示形式推送给所述用户终端，以使所述用户终端按照所述预设显示形式显示所述推荐信息。
10.根据权利要求9所述的方法，所述预设显示形式包括：预定操作触发显示和直接显示。
11.一种推荐信息显示方法，所述方法包括：
获取向目标用户推荐的产品的产品信息以及所述产品对应的推荐信息；
显示所述产品信息以及按照预设显示形式显示所述推荐信息。
12.根据权利要求11所述的方法，所述预设显示形式包括：预定操作触发显示和直接显示。
13.一种推荐信息生成装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取预先生成的目标用户对应的个性化特征向量；
第二获取模块，用于获取向所述目标用户推荐的产品的属性向量以及所述产品对应的评论数据；
第一生成模块，用于将所述个性化特征向量、所述属性向量和所述评论数据输入预设的文本生成模型，以生成针对所述产品的推荐信息。
14.根据权利要求13所述的装置，所述装置还包括：
第一确定模块，用于基于所述目标用户的历史行为数据，确定所述目标用户的行为特征向量；
第二确定模块，用于基于与所述历史行为数据相关的产品的描述信息，确定所述与所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王剑，周鑫，陶秀莉，孙常龙，刘晓钟，
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
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