【技术实现步骤摘要】
一种信息推荐的方法及装置
本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种信息推荐的方法及装置。
技术介绍
目前，用户可以根据自身的实际需求，向服务器进行信息查询。服务器可以基于用户输入的关键词或搜索语句，向用户进行信息推荐。在现有技术中，服务器通常需要基于用户输入的关键词或是搜索语句确定出若干的候选推荐信息，并从这些候选推荐信息中选取出部分的候选推荐信息推荐给用户。然而在实际应用中，服务器向用户推荐的信息中可能包含有不符合用户实际需求的推荐信息，或是与用户输入的关键词或是搜索语句关联性较弱的推荐信息，这给用户的信息浏览过程中带来了一定的不便。因此，如何能够有效地提高信息推荐的准确性以及合理性，则是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
本说明书提供一种信息推荐的方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。本说明书采用下述技术方案：本说明书提供了一种信息推荐的方法，包括：获取目标用户的搜索信息；从预先构建出的各信息关联图中确定所述搜索信息对应的信息关联图，作为目标信...
【技术保护点】
1.一种信息推荐的方法，其特征在于，包括：/n获取目标用户的搜索信息；/n从预先构建出的各信息关联图中确定所述搜索信息对应的信息关联图，作为目标信息关联图，所述信息关联图用于表示各关键词与各用户已点击的历史推荐信息之间的对应关系；/n针对所述搜索信息对应的每个候选推荐信息，通过预先训练的推荐模型，对该候选推荐信息对应的特征数据与所述目标信息关联图对应的特征数据进行融合，得到该候选推荐信息对应的融合特征数据；/n根据所述搜索信息对应的特征数据以及该候选推荐信息对应的融合特征数据，确定在所述搜索信息包含的关键词与各用户已点击的历史推荐信息之间的对应关系下，该候选推荐信息对应的推...
【技术特征摘要】
1.一种信息推荐的方法，其特征在于，包括：
获取目标用户的搜索信息；
从预先构建出的各信息关联图中确定所述搜索信息对应的信息关联图，作为目标信息关联图，所述信息关联图用于表示各关键词与各用户已点击的历史推荐信息之间的对应关系；
针对所述搜索信息对应的每个候选推荐信息，通过预先训练的推荐模型，对该候选推荐信息对应的特征数据与所述目标信息关联图对应的特征数据进行融合，得到该候选推荐信息对应的融合特征数据；
根据所述搜索信息对应的特征数据以及该候选推荐信息对应的融合特征数据，确定在所述搜索信息包含的关键词与各用户已点击的历史推荐信息之间的对应关系下，该候选推荐信息对应的推荐概率；
根据各候选推荐信息对应的推荐概率，向所述目标用户进行信息推荐。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从预先构建出的各信息关联图中确定所述搜索信息对应的信息关联图，具体包括：
从所述搜索信息中提取出至少一个关键词，作为目标关键词；
从预先构建出的各信息关联图中查询出包含有所述目标关键词的信息关联图，作为所述搜索信息对应的信息关联图。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先构建各信息关联图，具体包括：
获取各用户的历史搜索记录；
根据所述历史搜索记录，确定各用户发送的历史搜索信息中包含的关键词与选取出的各用户已点击的历史推荐信息之间的对应关系，作为基础对应关系；
根据所述基础对应关系，构建各信息关联图。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述基础对应关系，构建各信息关联图，具体包括：
确定各用户发送的历史搜索信息所对应的相关词；
将所述相关词以及所述历史搜索信息中包含的关键词作为搜索词，并将所述搜索词按照预设的各类别进行分类，得到各类别对应的词集合；
针对每个类别对应的词集合，根据所述基础对应关系，确定该词集合中包含的各搜索词与选取出的各用户已点击的历史推荐信息之间的对应关系，作为该词集合对应的对应关系；
根据该词集合对应的对应关系，构建该类别对应的信息关联图。
5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，根据所述历史搜索记录，确定各用户发送的历史搜索信息中包含的关键词与选取出的各用户已点击的历史推荐信息之间的对应关系，具体包括：
根据所述历史搜索记录，确定各用户已点击的各历史推荐信息，以及每个历史推荐信息对应的点击次数；
将所述各历史推荐信息中点击次数高于设定次数的历史推荐信息进行选取，并确定选取出的历史推荐信息与各用户发送的历史搜索信息中包含的关键词之间的对应关系。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，训练推荐模型，具体包括：
获取各用户的历史搜索记录；
根据所述历史搜索记录，构建所述推荐模型对...
【专利技术属性】
技术研发人员：张辰，胡燊，刘怀军，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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