基于窗口的物品冷启动推荐方法及装置制造方法及图纸

提供了一种基于窗口的物品冷启动推荐方法及装置。所述算法可包括：将新产生的物品以探索流量进行推荐，并获取与新产生的物品对应的用户行为数据；基于窗口内的与新产生的物品以及先前被推荐过的其他物品对应的用户行为数据，利用物品冷启动推荐算法获取新的推荐列表，从而将新的推荐列表中的物品以比探索流量大的利用流量进行推荐。

【技术实现步骤摘要】
基于窗口的物品冷启动推荐方法及装置
本公开总体上涉及智能推荐
，具体涉及一种基于窗口的物品冷启动推荐方法及装置。
技术介绍
目前，物品冷启动方面的explore&exploit方案的实施过程为：以小部分流量执行探索(explore)过程以发现优质内容，然后再利用剩余的大量的流量针对不断发现的优质内容执行利用(exploit)过程并获取推荐列表，从而将推荐列表中的优质内容推荐给用户。然而，现有的物品冷启动方面的explore&exploit方案无法快速地捕捉到最近热门的物品，或者无法快速地淘汰掉之前表现好而现在表现差的物品。
技术实现思路
为了解决上述问题，本公开提出一种基于窗口的物品冷启动推荐方法及装置。根据本公开，提供一种基于窗口的物品冷启动推荐方法，所述算法可包括：将新产生的物品以探索流量进行推荐，并获取与新产生的物品对应的用户行为数据；基于窗口内的与新产生的物品以及被推荐过的其他物品对应的用户行为数据，利用物品冷启动推荐算法获取新的推荐列表，从而将新的推荐列表中的物品以比探索流量大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于窗口的物品冷启动推荐方法，包括：/n将新产生的物品以探索流量进行推荐，并获取与新产生的物品对应的用户行为数据；/n基于窗口内的与新产生的物品以及被推荐过的其他物品对应的用户行为数据，利用物品冷启动推荐算法获取新的推荐列表，从而将新的推荐列表中的物品以比探索流量大的利用流量进行推荐。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于窗口的物品冷启动推荐方法，包括：
将新产生的物品以探索流量进行推荐，并获取与新产生的物品对应的用户行为数据；
基于窗口内的与新产生的物品以及被推荐过的其他物品对应的用户行为数据，利用物品冷启动推荐算法获取新的推荐列表，从而将新的推荐列表中的物品以比探索流量大的利用流量进行推荐。


2.如权利要求1所述的方法，其中，所述窗口包括时间窗口或用户行为数据总量窗口。


3.如权利要求2所述的方法，其中，所述时间窗口的大小取决于近期推荐活跃程度。


4.如权利要求3所述的方法，其中，所述时间窗口的大小与每天线上针对物品进行推荐时产生的展示数和用户行为数之和成反比。


5.如权利要求1所述的方法，其中，所述物品冷启动推荐算法包括Epsilon-Greedy算法、Thompson采样算法或UCB算法。


6.如权利要求1所述的方法，其中，物品包括文字内容、视频、图片和音频中的至少一种。
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨闯亮，程晓澄，周开拓，
申请(专利权)人：第四范式北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11