文本数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种文本数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请的方法在进行文本数据推荐时，先分别确定预设文本标签对应的用户维度重要度以及文本数据维度重要度，从而结合用户添加目标文本标签对应的时间维度特征来确定用户对文本数据的偏好度，即根据预设文本标签以及标签时间特征来进行用户偏好分析，从而人们更加快速找到携带自己喜欢标签的文本数据，可以有效提高文本数据的推荐准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
文本数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机领域，特别是涉及一种文本数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能与机器学习等技术的发展，推荐算法充斥在互联网系统中的各个角落，通常是根据用户的需求，系统为其推荐相关的内容。
[0003]目前，在小说、书籍等文本推荐方法中，通常使用关键词推荐算法，即根据小说的关键词为其推荐其他关键词相同的小说。但基于关键词的推荐算法所推荐的内容有时并不符合人们的需求，人们更乐意找到与已看小说风格相同、类型较为接近的其他小说，也就是说目前文本数据推荐的准确率较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效提高推荐准确率的文本数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种文本数据推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取用户发送的文本推荐请求；
[0007]响应所述文本推荐请求，获取预设文本标签对应的用户维度重要度以及文本数据维度重要度，所述用户维度重要度用于表征预设文本标签对所有用户的重要程度；所述文本数据维度重要度用于表征预设文本标签对所有文本数据的重要程度；
[0008]查询所述用户历史添加的预设文本标签，得到目标文本标签，并获取所述目标文本标签被所有用户添加的时间维度特征；
[0009]根据所述用户维度重要度、所述文本数据维度重要度以及所述时间维度特征，确定所述用户对文本数据的偏好度；
[0010]根据所述偏好度，推荐文本数据至所述用户。
[0011]在其中一个实施例中，获取预设文本标签对应的用户维度重要度包括：
[0012]获取标签用户数以及用户总数，所述标签用户数为使用过所述预设文本标签的用户人数；
[0013]根据所述标签用户数以及所述用户总数，获取所述预设文本标签对应的用户维度重要度。
[0014]在其中一个实施例中，所述根据所述用户维度重要度、所述文本数据维度重要度以及所述时间维度特征，确定所述用户对文本数据的偏好度包括：
[0015]根据所述用户维度重要度以及所述时间维度特征，构建所述用户对应的第一标签特征向量；
[0016]根据所述文本数据维度重要度以及所述时间维度特征，构建所述文本数据对应的第二标签特征向量；
[0017]根据所述第一标签特征向量以及所述第二标签特征向量，确定所述用户对文本数据的偏好度。
[0018]在其中一个实施例中，所述根据所述用户维度重要度以及所述时间维度特征，构建所述用户对应的第一标签特征向量包括：
[0019]获取所述用户使用目标文本标签的标签总数量，以及各目标文本标签对应的使用次数；
[0020]根据所述各目标文本标签对应的使用次数以及所述标签总数量，确定各目标文本标签对应的使用频率；
[0021]根据所述时间维度特征，获取所述用户对各目标文本标签的第一标注时间；
[0022]根据各目标文本标签对应的所述用户维度重要度、所述使用频率以及所述第一标注时间，确定所述各目标文本标签在所述第一标注时间对所述用户的时间维度重要度；
[0023]根据所述各目标文本标签在所述标注时间对所述用户的时间维度重要度，构建所述用户对应的第一标签特征向量。
[0024]在其中一个实施例中，所述根据所述文本数据维度重要度以及所述时间维度特征，构建所述文本数据对应的第二标签特征向量包括：
[0025]获取文本数据对应的标签总数，以及所述文本数据被各目标文本标签标记的标记次数；
[0026]根据所述文本数据对应的标签总数以及所述标记次数，获取各目标文本标签的出现频率；
[0027]根据所述时间维度特征，获取所述各目标文本标签被标注于所述文本数据的标注时间；
[0028]根据所述出现频率、所述第二标注时间以及所述文本数据维度重要度构建所述文本数据对应的第二标签特征向量。
[0029]在其中一个实施例中，所述根据所述偏好度，推荐文本数据至所述用户之后，还包括：
[0030]获取新增文本数据；
[0031]通过余弦相似度公式确定所述新增文本数据与已推荐文本数据之间的相似度；
[0032]新增文本数据与已推荐文本数据之间的相似度，获取所述新增文本数据中的可推荐文本数据；
[0033]推荐所述新增文本数据中的可推荐文本数据至所述用户。
[0034]一种文本数据推荐装置，所述装置包括：
[0035]数据接收单元，用于获取用户发送的文本推荐请求；
[0036]数据处理单元，用于响应所述文本推荐请求，获取预设文本标签对应的用户维度重要度以及文本数据维度重要度，所述用户维度重要度用于表征预设文本标签对所有用户的重要程度；所述文本数据维度重要度用于表征预设文本标签对所有文本数据的重要程度；查询所述用户历史添加的预设文本标签，得到目标文本标签，并获取所述目标文本标签被所有用户添加的时间维度特征；根据所述用户维度重要度、所述文本数据维度重要度以及所述时间维度特征，确定所述用户对文本数据的偏好度；根据所述偏好度，推荐文本数据至所述用户。
[0037]在其中一个实施例中，所述数据处理单元具体用于：获取标签用户数以及用户总数，所述标签用户数为使用过所述预设文本标签的用户人数；根据所述标签用户数以及所述用户总数，获取所述预设文本标签对应的用户维度重要度。
[0038]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0039]获取用户发送的文本推荐请求；
[0040]响应所述文本推荐请求，获取预设文本标签对应的用户维度重要度以及文本数据维度重要度，所述用户维度重要度用于表征预设文本标签对所有用户的重要程度；所述文本数据维度重要度用于表征预设文本标签对所有文本数据的重要程度；
[0041]查询所述用户历史添加的预设文本标签，得到目标文本标签，并获取所述目标文本标签被所有用户添加的时间维度特征；
[0042]根据所述用户维度重要度、所述文本数据维度重要度以及所述时间维度特征，确定所述用户对文本数据的偏好度；
[0043]根据所述偏好度，推荐文本数据至所述用户。
[0044]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0045]获取用户发送的文本推荐请求；
[0046]响应所述文本推荐请求，获取预设文本标签对应的用户维度重要度以及文本数据维度重要度，所述用户维度重要度用于表征预设文本标签对所有用户的重要程度；所述文本数据维度重要度用于表征预设文本标签对所有文本数据的重要程度；
[0047]查询所述用户历史添加的预设文本标签，得到目标文本标签，并获取所述目标文本标签被所有用户添加的时间维度特征；
[0048]根据所述用户维度重要度、所述文本数据维度重要度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种文本数据推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户发送的文本推荐请求；响应所述文本推荐请求，获取预设文本标签对应的用户维度重要度以及文本数据维度重要度，所述用户维度重要度用于表征预设文本标签对所有用户的重要程度；所述文本数据维度重要度用于表征预设文本标签对所有文本数据的重要程度；查询所述用户历史添加的预设文本标签，得到目标文本标签，并获取所述目标文本标签被所有用户添加的时间维度特征；根据所述用户维度重要度、所述文本数据维度重要度以及所述时间维度特征，确定所述用户对文本数据的偏好度；根据所述偏好度，推荐文本数据至所述用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取预设文本标签对应的用户维度重要度包括：获取标签用户数以及用户总数，所述标签用户数为使用过所述预设文本标签的用户人数；根据所述标签用户数以及所述用户总数，获取所述预设文本标签对应的用户维度重要度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户维度重要度、所述文本数据维度重要度以及所述时间维度特征，确定所述用户对文本数据的偏好度包括：根据所述用户维度重要度以及所述时间维度特征，构建所述用户对应的第一标签特征向量；根据所述文本数据维度重要度以及所述时间维度特征，构建所述文本数据对应的第二标签特征向量；根据所述第一标签特征向量以及所述第二标签特征向量，确定所述用户对文本数据的偏好度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户维度重要度以及所述时间维度特征，构建所述用户对应的第一标签特征向量包括：获取所述用户使用目标文本标签的标签总数量，以及各目标文本标签对应的使用次数；根据所述各目标文本标签对应的使用次数以及所述标签总数量，确定各目标文本标签对应的使用频率；根据所述时间维度特征，获取所述用户对各目标文本标签的第一标注时间；根据各目标文本标签对应的所述用户维度重要度、所述使用频率以及所述第一标注时间，确定所述各目标文本标签在所述第一标注时间对所述用户的时间维度重要度；根据所述各目标文本标签在所述标注时间对所述用户的时间维度重要度，构建所述用户对应的第一标签特征向量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述文...

【专利技术属性】
技术研发人员：石奕，
申请(专利权)人：卓尔智联武汉研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：