本发明专利技术公开了一种信息推荐方法、装置、计算机设备及介质，包括：采集针对目标用户的埋点触发信息，并将埋点触发信息中包含的被触发的埋点，作为第一埋点，将预设埋点集合中，未触发的埋点作为第二埋点，对埋点触发信息进行解析，得到目标用户针对每个第一埋点的行为信息，对所有第一埋点的行为信息进行聚类，得到若干聚类簇，根据每个聚类簇中包含的第一埋点数量，生成第一权重信息，采用第一权重信息对第一埋点进行加权，采用预设的第二权重信息对第二埋点进行加权排序，得到埋点排序序列，基于埋点排序序列和聚类簇，确定目标用户的偏好产品和偏好类别，并基于偏好产品和偏好类别，进行产品信息推荐，采用本发明专利技术可提高产品信息推荐的精准性。推荐的精准性。推荐的精准性。
【技术实现步骤摘要】
信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种信息推荐方法、装置、计算机设备及介质。
技术介绍
[0002]互联网能够给用户提供丰富的信息资源，随着互联网技术的飞速发展，越来越多的用户通过互联网获取信息，不同人群，其感兴趣的目标对象不一样，为给用户进行精准地信息推荐，需要获取用户的兴趣偏好。
[0003]在当前，获取用户兴趣偏好主要是通过埋点的方式，即统计用户点击各个埋点应用的频率来确定用户偏好，但这种方式受到埋点应用本身的数量和分布限制，具有一定的局限性，对用户定位的精准程度不高，使得信息推荐的针对性较弱。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供一种信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，以提高当前信息推荐的精准性。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种信息推荐方法，包括：
[0006]采集针对目标用户的埋点触发信息，并将所述埋点触发信息中包含的被触发的埋点，作为第一埋点，将预设埋点集合中，未触发的埋点作为第二埋点，其中，所述预设埋点集合包括所述第一埋点和所述第二埋点；
[0007]对所述埋点触发信息进行解析，得到所述目标用户针对每个所述第一埋点的行为信息，所述行为信息包括行为类别、行为时间和行为频率；
[0008]对所有所述第一埋点的行为信息进行聚类，得到若干聚类簇，根据每个所述聚类簇中包含的第一埋点数量，生成第一权重信息；
[0009]采用第一权重信息对第一埋点进行加权，采用预设的第二权重信息对所述第二埋点进行加权，并对加权后的第一埋点信息和加权后的第二埋点信息进行排序，得到埋点排序序列；
[0010]基于所述埋点排序序列和聚类簇，确定所述目标用户的偏好产品和偏好类别，并基于所述偏好产品和所述偏好类别，进行产品信息推荐。
[0011]可选地，在所述采集针对目标用户的埋点触发信息之前，所述方法还包括：
[0012]从预设的维度集合中，选取至少两个基础维度，作为候选维度；
[0013]基于所述候选维度进行特征选取，得到候选特征集；
[0014]根据预设的特征甄选方式，从所述候选特征集中，选取目标特征；
[0015]将每个所述目标特征作为一个埋点，得到所述预设埋点集合。
[0016]可选地，其中一个候选维度为用户群体，所述基于所述候选维度进行特征选取，得到候选特征集包括：
[0017]获取所述目标用户的基础信息；
[0018]基于所述基础信息，判断所述目标用户所属的用户群体，作为目标用户群体；
[0019]获取所述目标群体的偏好产品和偏好类别，并基于所述目标群体的偏好产品和偏好类别进行特征提取，并将提取到的特征加入到所述候选特征集中。
[0020]可选地，所述根据预设的特征甄选方式，从所述候选特征集中，选取目标特征包括：
[0021]动态生成每个所述候选维度的选取比例；
[0022]获取预设埋点数量，并基于所述预设埋点数量，确定所述目标特征的数量；
[0023]根据每个所述候选维度的选取比例和所述目标特征的数量，确定每个所述候选维度对应的特征数量；
[0024]针对每个所述候选维度，从所述候选维度对应的候选特征集中，选取所述候选维度对应的特征数量的特征，作为所述目标特征。
[0025]可选地，在所述根据预设的特征甄选方式，从所述候选特征集中，选取目标特征之后，并且，在所述将每个所述目标特征作为一个埋点，得到所述预设埋点集合之前，所述方法还包括：
[0026]将所述预设的维度集合中不属于所述候选维度的基础维度，作为补充维度；
[0027]从每个所述补充维度中，获取预设数量的特征，作为补充特征；
[0028]将所述补充特征添加到所述目标特征中。
[0029]可选地，所述对所有所述第一埋点的行为信息进行聚类，得到若干聚类簇包括：
[0030]生成所述行为信息对应的词向量，作为每个埋点信息的用户标签；
[0031]基于K
‑
Means聚合算法对所述用户标签进行聚类，得到若干所述聚类簇。
[0032]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种信息推荐装置，包括：
[0033]埋点分类模块，用于采集针对目标用户的埋点触发信息，并将所述埋点触发信息中包含的被触发的埋点，作为第一埋点，将预设埋点集合中，未触发的埋点作为第二埋点，其中，所述预设埋点集合包括所述第一埋点和所述第二埋点；
[0034]第一埋点分析模块，用于对所述埋点触发信息进行解析，得到所述目标用户针对每个所述第一埋点的行为信息，所述行为信息包括行为类别、行为时间和行为频率；
[0035]第一权重生成模块，用于对所有所述第一埋点的行为信息进行聚类，得到若干聚类簇，根据每个所述聚类簇中包含的第一埋点数量，生成第一权重信息；
[0036]加权排序模块，用于采用第一权重信息对第一埋点进行加权，采用预设的第二权重信息对所述第二埋点进行加权，并对加权后的第一埋点信息和加权后的第二埋点信息进行排序，得到埋点排序序列；
[0037]产品信息推荐模块，用于基于所述埋点排序序列和聚类簇，确定所述目标用户的偏好产品和偏好类别，并基于所述偏好产品和所述偏好类别，进行产品信息推荐。
[0038]可选地，所述信息推荐装置还包括：
[0039]候选维度选取模块，用于从预设的维度集合中，选取至少两个基础维度，作为候选维度；
[0040]特征选取模块，用于基于所述候选维度进行特征选取，得到候选特征集；
[0041]目标特征确定模块，用于根据预设的特征甄选方式，从所述候选特征集中，选取目标特征；
[0042]埋点集合生成模块，用于将每个所述目标特征作为一个埋点，得到所述预设埋点集合。
[0043]可选地，所述特征选取模块包括：
[0044]基础信息获取单元，用于获取所述目标用户的基础信息；
[0045]目标群体确定单元，用于基于所述基础信息，判断所述目标用户所属的用户群体，作为目标用户群体；
[0046]获取所述目标群体的偏好产品和偏好类别，并基于所述目标群体的偏好产品和偏好类别进行特征提取，并将提取到的特征加入到所述候选特征集中。
[0047]可选地，所述目标特征确定模块包括：
[0048]比例生成单元，用于动态生成每个所述候选维度的选取比例；
[0049]目标特征数量确定单元，用于获取预设埋点数量，并基于所述预设埋点数量，确定所述目标特征的数量；
[0050]维度特征数量确定单元，用于根据每个所述候选维度的选取比例和所述目标特征的数量，确定每个所述候选维度对应的特征数量；
[0051]特征选取单元，用于针对每个所述候选维度，从所述候选维度对应的候选特征集中，选取所述候选维度对应的特征数量的特征，作为所述目标特征。
[0052]可选地，所述信息推荐本文档来自技高网...
【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，所述信息推荐方法包括：采集针对目标用户的埋点触发信息，并将所述埋点触发信息中包含的被触发的埋点，作为第一埋点，将预设埋点集合中，未触发的埋点作为第二埋点，其中，所述预设埋点集合包括所述第一埋点和所述第二埋点；对所述埋点触发信息进行解析，得到所述目标用户针对每个所述第一埋点的行为信息，所述行为信息包括行为类别、行为时间和行为频率；对所有所述第一埋点的行为信息进行聚类，得到若干聚类簇，根据每个所述聚类簇中包含的第一埋点数量，生成第一权重信息；采用第一权重信息对第一埋点进行加权，采用预设的第二权重信息对所述第二埋点进行加权，并对加权后的第一埋点信息和加权后的第二埋点信息进行排序，得到埋点排序序列；基于所述埋点排序序列和聚类簇，确定所述目标用户的偏好产品和偏好类别，并基于所述偏好产品和所述偏好类别，进行产品信息推荐。2.如权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，在所述采集针对目标用户的埋点触发信息之前，所述方法还包括：从预设的维度集合中，选取至少两个基础维度，作为候选维度；基于所述候选维度进行特征选取，得到候选特征集；根据预设的特征甄选方式，从所述候选特征集中，选取目标特征；将每个所述目标特征作为一个埋点，得到所述预设埋点集合。3.如权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，其中一个候选维度为用户群体，所述基于所述候选维度进行特征选取，得到候选特征集包括：获取所述目标用户的基础信息；基于所述基础信息，判断所述目标用户所属的用户群体，作为目标用户群体；获取所述目标群体的偏好产品和偏好类别，并基于所述目标群体的偏好产品和偏好类别进行特征提取，并将提取到的特征加入到所述候选特征集中。4.如权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据预设的特征甄选方式，从所述候选特征集中，选取目标特征包括：动态生成每个所述候选维度的选取比例；获取预设埋点数量，并基于所述预设埋点数量，确定所述目标特征的数量；根据每个所述候选维度的选取比例和所述目标特征的数量，确定每个所述候选维度对应的特征数量；针对每个所述候选维度，从所述候选维度对应的候选特征集中，选取所述候选维度对应的特征数量的特征，作为所述目标特征。5.如权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，在所述根据预设的特征甄选方式，从所述候选特征集中，选取目标特征之后，并且，在所述将每个所述目标特征作为一个埋点，得到所述预设埋点集合之前，所述方...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘杨，熊焕卫，
申请(专利权)人：深圳市东信时代信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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