【技术实现步骤摘要】
信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及数据分析
，具体而言，涉及一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
互联网技术的迅速发展，致使了网络中数据的快速增长。数据的快速增长使人们可以基于更加方便地查询到所需要的信息，但同时，也存在由于信息超载而导致的数据使用效率低下的问题。其中，信息超载是指难以从海量数据中迅速查找出需要的数据的现象。目前，针对信息超载问题进行优化的方案通常为：采集用户相关的历史数据，历史数据包括：用户对信息的需求、兴趣、以及潜在的过往行为等，根据用户相关的历史数据将用户需要的或感兴趣的信息推荐给用户，从而使得用户可以在推荐的信息中更迅速地查找出需要的数据，进而提高使用效率。例如，存在兴趣爱好较为接近的用户A1和用户A2，其中，用户A2对物品P比较感兴趣，则可以根据用户A1和用户A2的兴趣爱好判断得知用户A1和用户A2的相似度较高，从而可以向用户A推荐物品P。类似地，若存在较为相似的物品P1和物品P2，用户A对物品P2比较感兴趣，则可以向用户A推荐物品P1等。但是...
【技术保护点】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：/n根据各用户与不同待推荐信息的历史行为关系、各所述待推荐信息与不同用户的历史行为关系，计算获取目标用户与各所述待推荐信息的关联度；/n根据所述目标用户与各所述待推荐信息的关联度，确定所述目标用户对应的目标待推荐信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：
根据各用户与不同待推荐信息的历史行为关系、各所述待推荐信息与不同用户的历史行为关系，计算获取目标用户与各所述待推荐信息的关联度；
根据所述目标用户与各所述待推荐信息的关联度，确定所述目标用户对应的目标待推荐信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各用户与不同待推荐信息的历史行为关系、各所述待推荐信息与不同用户的历史行为关系，计算获取目标用户与各所述待推荐信息的关联度之前，还包括：
构建用户与待推荐信息的用户行为矩阵，所述用户行为矩阵的行/列向量分别指示各所述用户与不同待推荐信息的历史行为关系、各所述待推荐信息与不同用户的历史行为关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各用户与不同待推荐信息的历史行为关系、各所述待推荐信息与不同用户的历史行为关系，计算获取目标用户与各所述待推荐信息的关联度，包括：
根据所述用户行为矩阵、以及预设算法，计算获取目标用户与各所述待推荐信息的距离信息，所述距离信息用于指示目标用户与各所述待推荐信息的关联度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为矩阵、以及预设算法，计算获取目标用户与各所述待推荐信息之间的距离信息，包括：
对所述用户行为矩阵进行取反操作，获取取反后的用户行为矩阵；
根据所述取反后的用户行为矩阵、以及预设算法，计算获取目标用户与各所述待推荐信息之间的距离信息。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为矩阵、以及预设算法，计算获取目标用户与各所述待推荐信息之间的距离信息，包括：
根据所述用户行为矩阵提取各所述用户与不同待推荐信息的历史行为关系对应的第一向量、各所述待推荐信息与不同用户的历史行为关系对应的第二向量；
提取各所述用户的用户特征，并与所述第一向量拼接获取第一拼接向量，所述第一拼接向量指示用户特征与待推荐信息之间的行为关系；
提取各所述待推荐信息的信息特征，并与所述第二向量拼接获取第二拼接向量，所述第二拼接向量指示信息特征与用户之间的行为关系；
根据所述第一拼接向量和所述第二拼接向量计算获取目标用户与各所述待推荐信息之间的距离信息。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户与各所述待推荐信息的关联度，确定所述目标用户对应的目标待推荐信息，包括：
采用预设模型获取所述目标用户对应的偏置值，所述预设模型根据正样本和负样本训练获取，所述正样本包含与用户关联度满足预设关联条件的推荐信息、所述负样本包含与用户关联度不满足预设关联条件的推荐信息；
根据所述偏置值和所述关联度，计算获取调整后的关联度；
根据所述调整后的关联度，确定所述目标用户对应的目标待推荐信息。
7.一种信息推荐装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于根据各用户与不同待推荐信...
【专利技术属性】
技术研发人员：江源，黄凯翔，李浪宇，李少辉，洪炜冬，
申请(专利权)人：厦门美图之家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35
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