【技术实现步骤摘要】
信息推荐方法、装置及存储介质
本申请实施例涉及互联网
，涉及但不限于一种信息推荐方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代，由于信息量的雪崩式增加，如何在大量的信息中选择出更符合用户兴趣习惯的信息，并将这些信息优先推荐给用户，则是急需解决的问题。然而，在对用户进行信息推荐时，通常是给用户推荐和他兴趣相似的其他用户所关注的信息，那么，在进行信息推荐之前，首先需要构建用户的相似用户。目前，构建相似用户的方法主要包括以下两种：第一种，采用基于用户的协同过滤算法(UserCF，UserBasedCollaborativeFiltering)构建用户的两两权重对，以确定用户的相似用户；第二种，采用节点向量化(Node2vec，Nodetovector)的方式构造用户和信息二部图的方式训练出用户的特征向量，从而确定用户的相似用户。但是，UserCF的方式在用户规模量较大时计算量和内存消耗量非常大，而Node2vec的方式得出来的结果过于扩散，不能准确确定出用户...
【技术保护点】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：/n确定第一用户互动过的对象集合；/n根据所述对象集合中每一对象的权重和对应对象的特征向量，确定所述第一用户的特征向量；/n获取第二用户集合中的每一第二用户的特征向量，其中，所述第二用户包括以下至少之一：与所述对象集合中的对象互动过的用户、与所述对象集合中的对象未互动过的用户；/n根据所述第一用户的特征向量和所述第二用户的特征向量，在所述第二用户集合中确定所述第一用户的相似用户；/n将所述相似用户的互动信息作为待推荐信息，推荐给所述第一用户。/n
【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：
确定第一用户互动过的对象集合；
根据所述对象集合中每一对象的权重和对应对象的特征向量，确定所述第一用户的特征向量；
获取第二用户集合中的每一第二用户的特征向量，其中，所述第二用户包括以下至少之一：与所述对象集合中的对象互动过的用户、与所述对象集合中的对象未互动过的用户；
根据所述第一用户的特征向量和所述第二用户的特征向量，在所述第二用户集合中确定所述第一用户的相似用户；
将所述相似用户的互动信息作为待推荐信息，推荐给所述第一用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述对象集合中每一对象的权重和对应对象的特征向量，确定所述第一用户的特征向量，包括：
确定所述对象集合中每一对象的权重与对应对象的特征向量之间的乘积；
将所述对象集合中的全部或部分对象对应的所述乘积之和，确定为所述第一用户的特征向量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取每一对象的属性信息，所述属性信息至少包括所述对象的互动用户数量和互动时长；
根据每一对象的所述互动用户数量和所述互动时长，确定对应对象的所述权重。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象为文本对象，所述对象的特征向量为词特征向量；所述方法还包括：
通过词向量化模型对所述文本对象进行词向量化处理，得到所述词特征向量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的特征向量和所述第二用户的特征向量，在所述第二用户集合中确定所述第一用户的相似用户，包括：
在所述第二用户集合中，确定每一第二用户的特征向量与所述第一用户的特征向量之间的相似度；
将所述相似度大于阈值的特征向量对应的第二用户，确定为所述第一用户的相似用户。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述对象集合中的每一对象在预设时间段内的热度信息；
将所述热度信息满足预设惩罚条件的对象确定为惩罚对象；
按照预设惩罚比例，对所述惩罚对象的权重进行调整。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述热度信...
【专利技术属性】
技术研发人员：余志伟，
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
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