本申请实施例公开了一种信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请实施例可以获取多个用户的用户历史行为数据；根据所述用户历史行为数据构建各用户之间交互行为关系的用户网络，所述用户网络包括各用户对应的用户节点，以及用于表征不同用户之间存在交互行为的边；基于所述用户网络提取各用户节点的特征向量；根据所述用户网络和所述特征向量进行多个层级的信息传播操作，以获取每个传播层对应的传播信息；将相邻传播层对应的传播信息进行融合，得到融合信息；基于所述融合信息确定每两个用户节点之间的匹配度，根据所述匹配度向用户推荐信息。提高了信息推荐的准确性和可靠性。靠性。靠性。
【技术实现步骤摘要】
一种信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本申请涉及互联网
，具体涉及一种信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展，终端上的各类软件越来越丰富，例如，用户可以通过交友软件的交友功能进行交友，使得交友软件成为用户解决社交问题的刚需。与此同时，交友软件可以自动为用户推荐的陌生人候选列表，以便用户从中选择交为好友的对象。
[0003]目前，现有交友软件的好友推荐方式，一般是基于地理位置进行匹配推荐：获取用户当前的地理位置，以及基于用户当前的地理位置获取与用户距离在预设范围内的陌生人，并将陌生人推荐给该用户，供用户选择是否需要加其为好友。该地理位置匹配推荐方式中，由于仅基于地理位置进行推荐，对于志不同道不合人难以有共同的语言，降低了匹配成功率，以及降低了推荐的准确性。或者是，基于用户特征规则推荐：通过问卷互动等形式，通过一些心理学行为学规则对用户进行匹配，并将与用户匹配度高的陌生人推荐给该用户，供用户选择是否需要加其为好友。该用户特征规则推荐方式中，可以基于一定心理学行为学规则对用户进行匹配，尽管这类心理学行为学方法会有一定效果，但是基于规则的方法仍较为死板，无法为用户提供个性化推荐，降低了推荐的准确性和可靠性，降低了用户使用交友软件的满意度。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高对信息推荐准确性和可靠性。
[0005]为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：本申请实施例提供了一种信息推荐方法，包括：获取多个用户的用户历史行为数据；根据所述用户历史行为数据构建各用户之间交互行为关系的用户网络，所述用户网络包括各用户对应的用户节点，以及用于表征不同用户之间存在交互行为的边；基于所述用户网络提取各用户节点的特征向量；根据所述用户网络和所述特征向量进行多个层级的信息传播操作，以获取每个传播层对应的传播信息；将相邻传播层对应的传播信息进行融合，得到融合信息；基于所述融合信息确定每两个用户节点之间的匹配度，根据所述匹配度向用户推荐信息。
[0006]根据本申请的一个方面，还提供了一种信息推荐装置，包括：获取单元，用于获取多个用户的用户历史行为数据；构建单元，用于根据所述用户历史行为数据构建各用户之间交互行为关系的用户网
络，所述用户网络包括各用户对应的用户节点，以及用于表征不同用户之间存在交互行为的边；提取单元，用于基于所述用户网络提取各用户节点的特征向量；传播单元，用于根据所述用户网络和所述特征向量进行多个层级的信息传播操作，以获取每个传播层对应的传播信息；融合单元，用于将相邻传播层对应的传播信息进行融合，得到融合信息；确定单元，用于基于所述融合信息确定每两个用户节点之间的匹配度；推荐单元，用于根据所述匹配度向用户推荐信息。
[0007]在一实施方式中，所述相邻传播层包括当前传播层、与所述当前传播层相邻且从第一方向传播的第一传播层、以及与所述当前传播层相邻且从第二方向传播的第二传播层，所述融合单元具体用于：确定所述当前传播层、第一传播层和第二传播层各自对应的融合系数；基于所述融合系数将所述当前传播层、第一传播层和第二传播层各自对应的传播信息进行融合，得到初始融合信息；将所述初始融合信息进行池化操作，得到融合信息。
[0008]在一实施方式中，所述传播单元具体用于：对所述用户网络进行标准化处理，得到标准化后的用户网络；通过预设的传播参数将所述标准化后的用户网络和所述特征向量，逐级信息传播至多个传播层，得到每个传播层对应的传播信息。
[0009]在一实施方式中，所述提取单元包括：轨迹提取子单元，用于从所述用户网络中提取用户节点之间连接形成的至少一条交互轨迹，所述交互轨迹用于表征用户节点对应的用户之间存在交互行为；特征提取子单元，用于基于所述交互轨迹提取各用户节点的特征向量。
[0010]在一实施方式中，所述轨迹提取子单元具体用于：确定所述用户网络中每条边对应的权重值；根据所述权重值从所述用户网络中的每个用户节点为起始点进行游走聚类操作，得到用户节点之间连接形成的至少一条交互轨迹。
[0011]在一实施方式中，所述构建单元具体用于：基于所述用户历史行为数据，提取各用户之间的交互次数、交互累计时长、交互内容、以及交互频率；根据所述交互次数、交互累计时长、交互内容、以及交互频率中的至少一种，构建用户之间交互行为关系的用户网络。
[0012]在一实施方式中，所述确定单元具体用于：通过多层感知机基于所述融合信息预测每两个用户节点之间的相似度概率值；根据所述相似度概率值确定每两个用户节点之间的匹配度。
[0013]在一实施方式中，所述推荐单元具体用于：筛选出匹配度大于预设阈值的两个用户节点，得到目标用户节点对；向所述目标用户节点对中一用户节点对应的用户，推荐所述目标用户节点对中另一用户节点对应的用户以作为好友。
[0014]在一实施方式中，所述推荐单元具体用于：筛选出匹配度大于预设阈值的两个用户节点，得到目标用户节点对；获取所述目标用户节点对中一用户节点对应的用户的偏好物品；向所述目标用户节点对中另一用户节点对应的用户推荐所述偏好物品。
[0015]根据本申请的一个方面，还提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行本申请实施例提供的任一种信息推荐方法。
[0016]根据本申请的一个方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机
程序，所述计算机程序被处理器加载，以执行本申请实施例提供的任一种信息推荐方法。
[0017]本申请实施例可以获取多个用户的用户历史行为数据，根据用户历史行为数据构建各用户之间交互行为关系的用户网络，用户网络包括各用户对应的用户节点，以及用于表征不同用户之间存在交互行为的边；然后可以基于用户网络提取各用户节点的特征向量，以及根据用户网络和特征向量进行多个层级的信息传播操作，以获取每个传播层对应的传播信息；此时可以将相邻传播层对应的传播信息进行融合，得到融合信息，基于融合信息确定每两个用户节点之间的匹配度，根据匹配度向用户推荐信息。该方案可以基于用户历史行为数据构建的用户网络，以及提取得到的各用户节点的特征向量，获取每个传播层对应的传播信息，并对相邻传播层对应的传播信息进行融合，得到融合信息，基于融合信息精准确定每两个用户节点之间的匹配度来向用户准确推荐信息，提高了信息推荐的准确性和可靠性。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1是本申请实施例提供的信息推荐方法应用的场景示意图；图2是本申请实施例提供的信息推荐方法的流程示意图；图3是本申请实施例提供本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：获取多个用户的用户历史行为数据；根据所述用户历史行为数据构建各用户之间交互行为关系的用户网络，所述用户网络包括各用户对应的用户节点，以及用于表征不同用户之间存在交互行为的边；基于所述用户网络提取各用户节点的特征向量；根据所述用户网络和所述特征向量进行多个层级的信息传播操作，以获取每个传播层对应的传播信息；将相邻传播层对应的传播信息进行融合，得到融合信息；基于所述融合信息确定每两个用户节点之间的匹配度，根据所述匹配度向用户推荐信息。2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述相邻传播层包括当前传播层、与所述当前传播层相邻且从第一方向传播的第一传播层、以及与所述当前传播层相邻且从第二方向传播的第二传播层，所述将相邻传播层对应的传播信息进行融合，得到融合信息包括：确定所述当前传播层、第一传播层和第二传播层各自对应的融合系数；基于所述融合系数将所述当前传播层、第一传播层和第二传播层各自对应的传播信息进行融合，得到初始融合信息；将所述初始融合信息进行池化操作，得到融合信息。3.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户网络和所述特征向量进行多个层级的信息传播操作，以获取每个传播层对应的传播信息包括：对所述用户网络进行标准化处理，得到标准化后的用户网络；通过预设的传播参数将所述标准化后的用户网络和所述特征向量，逐级信息传播至多个传播层，得到每个传播层对应的传播信息。4.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户网络提取各用户节点的特征向量包括：从所述用户网络中提取用户节点之间连接形成的至少一条交互轨迹，所述交互轨迹用于表征用户节点对应的用户之间存在交互行为；基于所述交互轨迹提取各用户节点的特征向量。5.根据权利要求4所述的信息推荐方法，其特征在于，所述从所述用户网络中提取用户节点之间连接形成的至少一条交互轨迹包括：确定所述用户网络中每条边对应的权重值；根据所述权重值从所述用户网络中的每个用户节点为起始点进行游走聚类操作，得到用户节点之间连接形成的至少一条交互轨迹。6.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户历史行为数据构建各用户之间交互行为关系的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈昊，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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