推荐语的生成方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种推荐语的生成方法及装置，涉及信息技术领域。其中方法包括：收集用户在不同维度下与对象之间的历史关联数据；根据所述历史关联数据，确定所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的关联权重；获取所述关联权重符合预设条件的目标维度；依据所述目标维度，为所述用户生成所述对象的推荐语。本申请能够生成与用户相匹配的目标维度下的推荐语，以保证生成的推荐语更加准确且适合用户，从而能够提高对象的选择率。

【技术实现步骤摘要】
推荐语的生成方法及装置
本申请涉及信息
，尤其是涉及到一种推荐语的生成方法及装置。
技术介绍
随着科技的快速发展，生活物质水平不断提高，用户对于对象选择的需求越来越多，为了便于用户选择相应的对象，需要添加对象对应的推荐语并展示给用户，以便用户根据该推荐语能够快速匹配到所需要的对象。目前，通常会根据对象发布者提供的描述语，生成对象的推荐语并展示给用户。然而，对象发布者提供的描述语大多与对象相关，而与用户关联度不大，因此这种方式很难从用户的角度给出准确合适的推荐语，此外，这种方式生成的推荐语维度较为单一，不利用引起用户的关注，从而导致对象的选择效率低下。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供了一种推荐语的生成方法及装置，主要目的在于能够生成与用户相匹配的目标维度下的推荐语，以保证生成的推荐语更加准确且适合用户，从而能够提高对象的选择率。依据本申请的一个方面，提供了一种推荐语的生成方法，该方法包括：收集用户在不同维度下与对象之间的历史关联数据；根据所述历史关联数据，确定所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的关联权重；获取所述关联权重符合预设条件的目标维度；依据所述目标维度，为所述用户生成所述对象的推荐语。可选地，所述获取所述关联权重符合预设条件的目标维度，包括：确定对象针对不同维度推荐语的基础权重；将所述基础权重和所述关联权重相加，得到所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的总权重；将所述总权重大于预设权重的维度确定为目标维度。可选地，所述不同维度包括一级维度，或一级维度与二级维度的总和，其中，所述二级维度为所述一级维度对应的子维度。可选地，所述收集用户在不同维度下与对象之间的历史关联数据，包括：收集所述用户在不同维度下与所述对象之间的第一行为数据；确定所述用户所属的目标人群，并收集所述目标人群在不同维度下与所述对象之间的第二行为数据；确定所述对象对应的同类对象，并收集所述用户在不同维度下与所述同类对象之间的第三行为数据，以及所述目标人群在不同维度下与所述同类对象之间的第四行为数据；将所述第一行为数据、和/或所述第二行为数据、和/或所述第三行为数据、和/或所述第四行为数据，确定为所述历史关联数据。可选地，所述根据所述历史关联数据，确定所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的关联权重，包括：分别确定所述第一行为数据、和/或所述第二行为数据、和/或所述第三行为数据、和/或所述第四行为数据对应的关联权重；将所述第一行为数据、和/或所述第二行为数据、和/或所述第三行为数据、和/或所述第四行为数据分别对应的关联权重相加，得到所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的关联权重。可选地，所述依据所述目标维度，为所述用户生成所述对象的推荐语，包括：通过所述目标维度对应的预设推荐语生成语法，为所述用户生成所述对象的推荐语。可选地，若所述目标维度包括所述对象对应的重量、材料、口味中的至少一种维度，则所述通过所述目标维度对应的预设推荐语生成语法，为所述用户生成所述对象的推荐语，包括：获取所述重量、材料、口味中至少一种维度下的原始数据；根据所述原始数据，为用户生成所述对象对应的推荐语。可选地，若所述目标维度包括评论信息，则所述通过所述目标维度对应的预设推荐语生成语法，为所述用户生成所述对象的推荐语，包括：获取与所述对象相关的评论信息；利用预设正面词库对所述评论信息进行过滤，得到过滤后的评论信息；利用预设语法模型对所述过滤后的评论信息进行拼接，得到对象对应的推荐语；或，利用预设正面词库对所述评论信息中的评论词进行词定位，并将定位后的评论词进行拼接，得到所述对象对应的推荐语。可选地，若所述目标维度包括下单行为、好评行为和浏览行为中的至少一种维度，则所述通过所述目标维度对应的预设推荐语生成语法，为所述用户生成所述对象的推荐语，包括：对下单行为、好评行为和浏览行为中至少一种维度下的原始数据进行统计，得到所述对象对应的第一统计结果；基于所述第一统计结果和第一预设语法模型，生成所述对象对应的推荐语。可选地，若所述目标维度包括区域排名、店内排名和品质排名中的至少一种维度，则所述通过所述目标维度对应的预设推荐语生成语法，为所述用户生成所述对象的推荐语，包括：在预设时间段内对所述对象的区域排名、店内排名或者品质排名进行统计，得到所述对象对应的第二统计结果；根据所述第二统计结果和第二预设语法模型，生成所述对象对应的推荐语。可选地，在所述依据所述目标维度，为所述用户生成所述对象的推荐语之后，所述方法还包括：若所述对象存在多个目标维度推荐语，则分别统计标记有多个目标维度推荐语的对象对应的历史点击量；基于所述历史点击量，对所述多个目标维度推荐语进行排序，根据排序结果确定进行展示的目标维度推荐语。可选地，在所述依据所述目标维度，为所述用户生成所述对象的推荐语之后，所述方法还包括：根据所述目标维度，判定是否需要对所述对象的推荐语进行突出展示；若确定需要对所述对象的推荐语进行突出展示，则添加所述推荐语对应的突出展示标记，并对添加标记后的推荐语进行展示。依据本申请的另一方面，提供了一种推荐语的生成装置，该装置包括：收集单元，用于收集用户在不同维度下与对象之间的历史关联数据；确定单元，用于根据所述历史关联数据，确定所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的关联权重；获取单元，用于获取所述关联权重符合预设条件的目标维度；生成单元，用于依据所述目标维度，为所述用户生成所述对象的推荐语。可选地，所述获取单元包括：确定模块和相加模块，所述确定模块，用于确定对象针对不同维度推荐语的基础权重；所述相加模块，用于将所述基础权重和所述关联权重相加，得到所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的总权重；所述确定模块，还用于将所述总权重大于预设权重的维度确定为目标维度。可选地，所述不同维度包括一级维度，或一级维度与二级维度的总和，其中，所述二级维度为所述一级维度对应的子维度。可选地，所述收集单元包括：收集模块和确定模块，所述收集模块，用于收集所述用户在不同维度下与所述对象之间的第一行为数据；所述收集模块，还用于确定所述用户所属的目标人群，并收集所述目标人群在不同维度下与所述对象之间的第二行为数据；所述收集模块，还用于确定所述对象对应的同类对象，并收集所述用户在不同维度下与所述同类对象之间的第三行为数据，以及所述目标人群在不同维度下与所述同类对象之间的第四行为数据；所述确定模块，用于将所述第一行为数据、和/或所述第二行为数据、和/或所述第三行为数据、和/或所述第四行为数据，确定为所述历史关联数据。可选地，所述确定单元包括：确定模块和相加模块，所述确定模块，用于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种推荐语的生成方法，其特征在于，包括：/n收集用户在不同维度下与对象之间的历史关联数据；/n根据所述历史关联数据，确定所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的关联权重；/n获取所述关联权重符合预设条件的目标维度；/n依据所述目标维度，为所述用户生成所述对象的推荐语。/n

【技术特征摘要】
1.一种推荐语的生成方法，其特征在于，包括：
收集用户在不同维度下与对象之间的历史关联数据；
根据所述历史关联数据，确定所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的关联权重；
获取所述关联权重符合预设条件的目标维度；
依据所述目标维度，为所述用户生成所述对象的推荐语。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述关联权重符合预设条件的目标维度，包括：
确定对象针对不同维度推荐语的基础权重；
将所述基础权重和所述关联权重相加，得到所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的总权重；
将所述总权重大于预设权重的维度确定为目标维度。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不同维度包括一级维度，或一级维度与二级维度的总和，其中，所述二级维度为所述一级维度对应的子维度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集用户在不同维度下与对象之间的历史关联数据，包括：
收集所述用户在不同维度下与所述对象之间的第一行为数据；
确定所述用户所属的目标人群，并收集所述目标人群在不同维度下与所述对象之间的第二行为数据；
确定所述对象对应的同类对象，并收集所述用户在不同维度下与所述同类对象之间的第三行为数据，以及所述目标人群在不同维度下与所述同类对象之间的第四行为数据；
将所述第一行为数据、和/或所述第二行为数据、和/或所述第三行为数据、和/或所述第四行为数据，确定为所述历史关联数据。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史关联数据，确定所述用户与所述对象的不同维度推荐语之间的关联权重，包括：
分别确定所述第一行为数据、...

【专利技术属性】
技术研发人员：王秉慧，杜佳琦，吴宇娟，王怡，刘记平，李拓，吴静姗，赵伟，王梦麟，罗与天，潘民兰，王杰，张大宗，李云龙，雷云，施展，裴武扬，陈灵龙，蒋本朋，邵晶，何春刘，严斌锋，李智杰，徐龙，王雅伦，李威，葛宇翔，李哲，潘超，陈红娜，宋园园，孙南平，张春妮，许志杰，郭城，王一娇，
申请(专利权)人：口碑上海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31