【技术实现步骤摘要】
物品推荐方法、装置、介质及计算机设备
本申请涉及数据处理技术临域，特别是涉及一种物品推荐方法、装置、介质及计算机设备。
技术介绍
对于离不开社交平台、新闻资讯、线上购物和金融服务的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。随着信息技术和互联网行业的发展，信息过载已经成为大众处理信息的挑战。对于用户而言，如何在呈指数增长的信息中快速、准确地定位到自己需要的物品是一件非常重要且极具挑战的事情；而对于商家而言，如何把恰当的物品及时呈现给用户，同样是一件颇具难度的事情。传统的用户分群(CustomerSegmentation)是把用户划分为多个群体，不同的群体采用不同的营销策略。营销领域中一个经典的方法就是RFM(Recency，Frequency，Monetary)模型，它主要依托三个要素：最近一次消费时间(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)。这与基于全量用户的无差异营销相比固然有了长足的进步，但距离“为每一个用户量身定制”仍然存在很大的差距。综上，用户细分只是初级阶段...
【技术保护点】
1.一种物品推荐方法，所述方法包括：/n获取用户行为数据，所述用户行为数据包括多个账户的物品访问数据；/n根据所述用户行为数据进行特征提取得到多个特征向量；/n根据所述特征向量、所述物品访问数据以及预设的推荐模型得到各个账户对应的物品推荐列表；/n当接收到当前账户提交的物品推荐请求时，根据各个账户对应的物品推荐列表获取与所述物品推荐请求匹配的物品推荐列表；/n将与所述物品推荐请求匹配的物品推荐列表反馈至所述当前账户的终端展示。/n
【技术特征摘要】
1.一种物品推荐方法，所述方法包括：
获取用户行为数据，所述用户行为数据包括多个账户的物品访问数据；
根据所述用户行为数据进行特征提取得到多个特征向量；
根据所述特征向量、所述物品访问数据以及预设的推荐模型得到各个账户对应的物品推荐列表；
当接收到当前账户提交的物品推荐请求时，根据各个账户对应的物品推荐列表获取与所述物品推荐请求匹配的物品推荐列表；
将与所述物品推荐请求匹配的物品推荐列表反馈至所述当前账户的终端展示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据进行特征提取得到多个特征向量，包括：
根据所述用户行为数据确定各个账户对应的第一特征向量以及各个物品对应的第二特征向量；
所述物品访问数据包括被访问的物品数据，所述根据所述特征向量、所述物品访问数据以及预设的推荐模型得到各个账户对应的物品推荐列表，包括：
根据所述第一特征向量、所述第二特征向量以及所述推荐模型确定各个账户之间的第一相似度以及各个物品之间的第二相似度；
根据所述第一相似度、所述第二相似度以及各物品数据确定各个账户对应的物品推荐列表。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户行为数据还包括用户关系数据，所述获取用户行为数据，包括：
获取第三方社交平台上所述各个账户的用户关系数据；
所述根据所述用户行为数据确定各个账户对应的第一特征向量以及各个物品对应的第二特征向量，包括：
根据各个账户的物品访问数据以及预先训练的特征提取模型确定各个账户对应的第三特征向量以及各个物品对应的第二特征向量；
根据所述用户关系数据以及所述第三特征向量确定所述第一特征向量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各个账户的物品访问数据以及预先训练的特征提取模型确定各个账户对应的第三特征向量以及各个物品对应的第二特征向量，包括：
根据预先训练的特征提取模型将所述物品访问数据映射成用户信息向量以及物品信息向量；
对所述用户信息向量以及所述物品信息向量分别进行降维处理，得到所述第三特征向量以及所述第二特征向量。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度、所述第二相似度以及各物品数据确定各个账户对应的物品推荐列表，包括：
根据所述第一相似度、所述第二相似度...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏成成，
申请(专利权)人：苏宁金融科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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