【技术实现步骤摘要】
推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本申请实施例涉及人工智能
，具体而言，本申请涉及一种推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注，向用户推荐可能感兴趣的内容（例如购物、新闻、广告和应用程序APP等）已经成为目前大数据领域的一项重要内容。在个性化推荐系统的构建过程中，最重要的是根据大数据准确预测用户对于特定物品的需求或偏好喜好程度，并基于判断结果为其进行相应的推荐，这不仅影响到用户体验，同时直接影响到企业相关产品的收益，如使用频率或者下载、点击量等。因此，如何根据大数据准确地预测用户行为需求或偏好具有重要意义。
技术实现思路
本申请实施例的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特提出以下技术方案：一方面，提供了一种推荐方法，包括：确定待推荐对象的分类类别和每个用户对应的多个对象中属于分类类别的至少一个目标对象；基于词频逆文本频率TF-IDF，根据每个用户对应的多个对象和至少一个目标对象，确定每个用户针对分
【技术保护点】
1.一种推荐方法，其特征在于，包括：/n确定待推荐对象的分类类别和每个用户对应的多个对象中属于所述分类类别的至少一个目标对象；/n基于词频逆文本频率TF-IDF，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值；/n根据所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，从多个用户中确定目标用户，并向所述目标用户推荐所述待推荐对象。/n
【技术特征摘要】
1.一种推荐方法，其特征在于，包括：
确定待推荐对象的分类类别和每个用户对应的多个对象中属于所述分类类别的至少一个目标对象；
基于词频逆文本频率TF-IDF，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值；
根据所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，从多个用户中确定目标用户，并向所述目标用户推荐所述待推荐对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于词频逆文本频率TF-IDF，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，包括：
基于所述TF-IDF的词频计算公式，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频；
基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述TF-IDF的词频计算公式，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频，包括：
针对所述每个用户的每个目标对象，确定所述每个用户的多个对象的第一对象数量和所述每个目标对象的第二对象数量；
基于所述TF-IDF的词频计算公式，计算所述第二对象数量与所述第一对象数量的比值，并将所述比值确定为所述每个目标对象的词频。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值之前，还包括：
基于所述TF-IDF的逆文本频率计算公式，根据所述至少一个目标对象分别对应的第一用户数量和所述TF-IDF的语料库中的第二用户数量，确定所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的逆文本频率；
所述基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，包括：
基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频与逆文本频率，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值。
5.根据权利要求4所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵琳琳，
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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