佛经推荐处理、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，应用于佛经推荐应用领域，公开了一种佛经推荐处理方法、装置、计算机设备和存储介质，用于提高佛经的推送准确率。方法部分包括：响应佛经推荐请求，获取用户的固有属性信息以及历史行为信息，其中，历史行为信息是指用户针对佛经的历史操作行为所得到，历史操作行为包括用户在不同时间段上对佛经的正向行为和反向行为，正向行为和反向行为表征了用户对佛经的感兴趣态度的不同行为；依据正向行为和反向行为构建用户行为序列；确定用户对佛经的喜好特征；根据用户对佛经的喜好特征以及各个候选佛经的佛经特征，从各个候选佛经中选出推荐佛经；将推荐佛经推送至客户端。

【技术实现步骤摘要】
佛经推荐处理、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，应用于佛经推荐，尤其涉及一种佛经推荐处理、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
对于佛学领域，传统的推荐算法模型将研究重点放在了用户兴趣上，佛教信众面对众多佛经可能无从下手，衍生出了对于经文推荐的需求，传统的推荐算法模型将重点放在了用户兴趣上，然而，用户的兴趣会随着时间经常发生变化，仅单纯依据用户兴趣作为推荐依据，将容易导致佛经推荐结果不准确。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种佛经推荐处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决佛经推荐不准的问题。一种佛经推荐处理方法，包括：接收用户通过客户端触发的佛经推荐请求；响应所述佛经推荐请求，获取所述用户的固有属性信息以及历史行为信息，其中，所述历史行为信息是指所述用户针对佛经的历史操作行为所得到，所述历史操作行为包括所述用户在不同时间段上对所述佛经的正向行为和反向行为，所述正向行为和反向行为表征了用户对所述佛经的感兴趣态度的不同行为；解析所述历史行为信息，得到所述用户在不同时间段上对佛经的正向行为和反向行为，并依据所述正向行为和反向行为构建用户行为序列；根据所述用户的固有属性信息以及用户行为序列，确定所述用户对佛经的喜好特征；根据所述用户对佛经的喜好特征以及各个候选佛经的佛经特征，从所述各个候选佛经中选出推荐佛经；将所述推荐佛经推送至所述客户端。一种佛经推荐处理装置，包括：接收模块，用于接收用户通过客户端触发的佛经推荐请求；获取模块，用于响应所述佛经推荐请求，获取所述用户的固有属性信息以及历史行为信息，其中，所述历史行为信息是指所述用户针对佛经的历史操作行为所得到，所述历史操作行为包括所述用户在不同时间段上对所述佛经的正向行为和反向行为，所述正向行为和反向行为表征了用户对所述佛经的感兴趣态度的不同行为；解析模块，用于解析所述历史行为信息，得到所述用户在不同时间段上对佛经的正向行为和反向行为，并依据所述正向行为和反向行为构建用户行为序列；确定模块，用于根据所述用户的固有属性信息以及用户行为序列，确定所述用户对佛经的喜好特征；筛选模块，用于根据所述用户对佛经的喜好特征以及各个候选佛经的佛经特征，从所述各个候选佛经中选出推荐佛经；推送模块，用于将所述推荐佛经推送至所述客户端。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述佛经推荐处理方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述佛经推荐处理方法的步骤。上述佛经推荐处理方法、装置、计算机设备及存储介质所提供的方案中，由于在佛经的感兴趣判断时，除了参考用户对佛经的历史正向行为之外，还参考了用户对佛经的历史反向行为，将历史正向行为与历史反向行为相结合，体现用户行为的时序特点，去确定用户的喜好特征，与传统的方案相比，该方式下用户的喜好特征相比于仅依据用户的感兴趣点击确定出的用户喜好更加准确可靠，从而使得计算出的用户对各候选佛经的感兴趣度的计算更加准确，因而，根据用户对各候选佛经的感兴趣度，向用户推荐的佛经更加会符合用户的喜好，提升了佛经推荐的精确性。在应用转化层面，因为佛经推荐的精确性，能提高用户对推荐佛经的点击率等，从而提升用户体验和佛经推广成效。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中佛经推荐处理方法的一应用环境示意图；图2是本专利技术一实施例中佛经推荐处理方法的一流程示意图；图3是图1中步骤S40的一实施方式示意图；图4是图3中步骤S41的一实施方式示意图；图5是本专利技术一实施例中佛经推荐处理方法的特征融合过程示意图；图6是1中步骤S50的一实施方式示意图；图7是本专利技术一实施例中佛经推荐处理方法的感兴趣度模型的训练示意图；图8是本专利技术一实施例中佛经推荐处理方法所应用的整体架构示意图；图9是本专利技术一实施例中佛经推荐处理装置的一结构示意图；图10是本专利技术一实施例中计算机设备的一结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供的佛经推荐处理方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端可通过网络与服务器进行通信，服务器可以接收用户通过客户端触发的佛经推荐请求；响应所述佛经推荐请求，获取所述用户的固有属性信息以及历史行为信息，其中，所述历史行为信息是指所述用户针对佛经的历史操作行为所得到，所述历史操作行为包括所述用户在不同时间段上对所述佛经的正向行为和反向行为，所述正向行为和反向行为表征了用户对所述佛经的感兴趣态度的不同行为；服务器解析所述历史行为信息，得到所述用户在不同时间段上对佛经的正向行为和反向行为，并依据所述正向行为和反向行为构建用户行为序列；随后服务器根据所述用户的固有属性信息以及用户行为序列，确定所述用户对佛经的喜好特征；根据所述用户对佛经的喜好特征以及各个候选佛经的佛经特征，从所述各个候选佛经中选出推荐佛经；将所述推荐佛经推送至所述客户端。其中，该客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现，本方案也不做限定。下面结合具体的实施例，对本专利技术提供的佛经推荐处理方法进行详细的描述。在一实施例中，如图2所示，提供一种佛经推荐处理方法，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明，包括如下步骤：S10：接收用户通过客户端触发的佛经推荐请求。本方案基于一种用于面向佛教信众或非佛教信众作为用户的应用程序，该应用程序安装于客户端中，该客户端当然可以指的是手机、平板电脑等设备。用户通过客户端上的应用程序可以通过点击等操作触发佛经推荐请求，该佛经推荐请求用于向服务器请求提供佛经推荐服务。对于服务器而言，可以接收到用户通过客户端所触发的佛经推荐请求。本方案所称佛经，包括佛经经典或者藏经，佛经包括多种不同的经文类型或类别，举个简单例子，上述佛经包括但不局限于《佛说尸迦罗越六方礼经》、《三归五戒慈心厌离功德经》、《佛说斋经》、《佛说法灭尽经》《佛说戒香经》、《玉耶女经》、《佛说九横经》、《佛遗教经》、《增壹阿含经》等经典。因此，当用户触发佛经推荐请求之后，需响应该佛经推荐请本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种佛经推荐处理方法，其特征在于，包括：/n接收用户通过客户端触发的佛经推荐请求；/n响应所述佛经推荐请求，获取所述用户的固有属性信息以及历史行为信息，其中，所述历史行为信息是指所述用户针对佛经的历史操作行为所得到，所述历史操作行为包括所述用户在不同时间段上对所述佛经的正向行为和反向行为，所述正向行为和反向行为表征了用户对所述佛经的感兴趣态度的不同行为；/n解析所述历史行为信息，得到所述用户在不同时间段上对佛经的正向行为和反向行为，并依据所述正向行为和反向行为构建用户行为序列；/n根据所述用户的固有属性信息以及用户行为序列，确定所述用户对佛经的喜好特征；/n根据所述用户对佛经的喜好特征以及各个候选佛经的佛经特征，从所述各个候选佛经中选出推荐佛经；/n将所述推荐佛经推送至所述客户端。/n

【技术特征摘要】
1.一种佛经推荐处理方法，其特征在于，包括：
接收用户通过客户端触发的佛经推荐请求；
响应所述佛经推荐请求，获取所述用户的固有属性信息以及历史行为信息，其中，所述历史行为信息是指所述用户针对佛经的历史操作行为所得到，所述历史操作行为包括所述用户在不同时间段上对所述佛经的正向行为和反向行为，所述正向行为和反向行为表征了用户对所述佛经的感兴趣态度的不同行为；
解析所述历史行为信息，得到所述用户在不同时间段上对佛经的正向行为和反向行为，并依据所述正向行为和反向行为构建用户行为序列；
根据所述用户的固有属性信息以及用户行为序列，确定所述用户对佛经的喜好特征；
根据所述用户对佛经的喜好特征以及各个候选佛经的佛经特征，从所述各个候选佛经中选出推荐佛经；
将所述推荐佛经推送至所述客户端。


2.如权利要求1所述的佛经推荐处理方法，其特征在于，所述根据所述用户的固有属性信息以及用户行为序列，确定所述用户对佛经的喜好特征，包括：
对所述固有属性信息进行特征提取，以构建用户属性特征向量，并对所述用户行为序列进行特征提取，以构建用户行为序列特征向量；
将所述用户属性特征向量和用户行为序列特征向量进行融合，以获取所述用户对佛经的喜好特征。


3.如权利要求2所述的佛经推荐处理方法，其特征在于，所述对所述固有属性信息进行特征提取，以构建用户属性特征向量，并对所述用户行为序列进行特征提取，以构建用户行为序列特征向量，包括：
将所述用户固有属性信息输入Transformer模型的嵌入层，以获取第一词向量，并将所述第一词向量作为所述用户属性特征向量；
将所述用户行为序列输入Transformer网络的嵌入层，以构建第二词向量，并将所述第二词向量将输入Transformer网络的Transformer层，以获取所述用户行为序列特征向量。


4.如权利要求1所述的佛经推荐处理方法，其特征在于，所述根据所述用户对佛经的喜好特征以及各个候选佛经的佛经特征，从所述各个候选佛经中选出推荐佛经，包括：
基于所述用户对佛经的喜好特征和各个候选佛经的佛经特征，获得所述用户对所述各个候选佛经的感兴趣度；
根据所述各个候选佛经的感兴趣度，从所述各个候选佛经中选出推荐佛经。


5.如权利要求4所述的佛经推荐处理方法，其特征在于，所述基于所述用户对佛经的喜好特征和各个候选佛经的佛经特征，获得所述用户对所述各个候选佛经的感兴趣度，包括：
通过已训练的感兴趣度模型对所述用户对佛经的喜好特征和各个候选佛经的佛经特征进行分析，获得所述感兴趣度模型输出的用户对所述各个候选佛经的感兴趣度；
其中，所述已训练的感兴趣度模型是根据已标注感兴趣度的训练样本数据集训练得到的，所述训练样本数据集中的训练样本包括样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝凯风，李剑锋，陈又新，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44