【技术实现步骤摘要】
一种功能推荐方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及计算机
，进一步涉及人工智能技术，尤其是一种功能推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着智能化时代的到来，用户的个性化需求越来越多，为用户个性化智能化的推荐所需的常用功能和优质功能，将极大的提高用户的产品功能使用效率，并提升用户的产品使用体验。根据二八原则，用户使用一款产品时所用功能大概为产品所有功能的20％，并且每个用户使用的功能并不完全相同，所以如何为每个用户提供所需的常用功能和帮助用户发现剩余80％功能中可能喜欢的功能变得越来越重要。在现有技术中，通常产品为用户推荐常用功能一般采用如下三种方案：1)将产品主功能固定在常用功能入口：将主打功能和使用最多的功能按照固定顺序为用户提供。2)基于用户个人功能使用频次排序：按照一段时间统计用户对每个功能使用频次，筛选出用户经常使用的功能提供给用户。3)基于用户个人功能使用时间排序：按照一段时间统计用户对每个功能最近一次使用时间排序，筛选出用户最近使用的功能提供给用户。上述实现方案存在如下缺点：...
【技术保护点】
1.一种功能推荐方法，所述方法包括：/n获取用户的个性化数据和所述用户在当前时刻上的时空场景数据以及所述用户在所述当前时刻上的功能集；其中，所述个性化数据至少包括：用户属性、使用偏好和最近一个设定时长内的使用行为；所述时空场景数据至少包括：时间场景数据和空间场景数据；所述功能集至少包括：常用功能集、协同功能集和热门功能集；/n将所述个性化数据和所述时空场景数据以及预先确定的所述功能集中的各个功能对应的功能属性类特征输入至预先训练好的功能推荐模型中；通过所述功能推荐模型输出所述用户在所述当前时刻上的个性化功能；/n将所述个性化功能推荐给所述用户。/n
【技术特征摘要】
1.一种功能推荐方法，所述方法包括：
获取用户的个性化数据和所述用户在当前时刻上的时空场景数据以及所述用户在所述当前时刻上的功能集；其中，所述个性化数据至少包括：用户属性、使用偏好和最近一个设定时长内的使用行为；所述时空场景数据至少包括：时间场景数据和空间场景数据；所述功能集至少包括：常用功能集、协同功能集和热门功能集；
将所述个性化数据和所述时空场景数据以及预先确定的所述功能集中的各个功能对应的功能属性类特征输入至预先训练好的功能推荐模型中；通过所述功能推荐模型输出所述用户在所述当前时刻上的个性化功能；
将所述个性化功能推荐给所述用户。
2.根据权利要求1所述的方法，所述用户属性包括以下至少其中之一：自然属性、社会属性、工作状况和资产属性。
3.根据权利要求2所述的方法，所述自然属性包括以下至少其中之一：性别、年龄；所述社会属性包括以下至少其中之一：教育水平、婚姻状况、人生阶段；所述工作状况包括以下至少其中之一：职业类别、所属行业、所在公司；所述资产属性包括以下至少其中之一：收入水平、资产状况、消费水平。
4.根据权利要求1所述的方法，所述时间场景数据包括以下至少其中之一：所述用户所处的季节、月份、月内阶段、星期、工作日或者非工作日、白天或者黑夜、上午或者下午、特殊时段。
5.根据权利要求1所述的方法，所述空间场景数据包括以下至少其中之一：所述用户所在的国家、城市、所述用户处于本地或者异地、所述用户处于熟悉地或者非熟悉地。
6.根据权利要求1所述的方法，所述功能推荐模型包括但不限于：基于学习排序的推荐模型、基于逻辑回归的推荐模型、梯度提升决策树、可扩展的机器学习系统或者深度神经网络。
7.根据权利要求1所述的方法，在所述获取用户的个性化数据和所述用户在当前时刻上的时空场景数据以及所述用户在所述当前时刻上的功能集之前，所述方法还包括：
将预先获取的一个正样本数据或者负样本数据作为当前样本数据；
若所述功能推荐模型不满足预先设置的收敛条件，将所述当前样本数据输入至所述功能推荐模型中，使用所述当前样本数据对所述功能推荐模型进行训练；将所述当前样本数据的下一个样本数据作为所述当前样本数据，重复执行上述操作，直到所述功能推荐模型满足所述收敛条件。
8.一种功能推荐装置，所述装置包括：获取模块、预测模块和推荐模块；其中，
所述获取模块，用于获取用户的个性化数据和所述用户在当前时刻上的时空场景数据以及所述用户在所述当前时刻上的功能集；其中，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁子超，梁振铎，邴峰，张岩，贾凯凯，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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