一种资源推荐方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及计算机技术领域，提供一种资源推荐方法及装置，以解决重复推送相同资源，资源推荐准确率低的问题。其中，该方法包括：获取目标对象在当前场景的至少一个候选资源，基于目标对象的跨场景偏好特征向量，分别对至少一个候选资源进行偏好预测处理，获得各自对应的偏好预测值，再将偏好预测值高于设定阈值的候选资源，作为目标资源推荐给目标对象。跨场景偏好特征向量融合了目标对象在不同历史场景下的偏好特征，综合考量每个候选资源与不同历史场景偏爱的资源类型之间的相似性，避免向目标对象重复推送已推荐的资源，有利于曝光新资源，解决冷启动时期推荐难的问题，提高了资源推荐准确率。推荐准确率。推荐准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种资源推荐方法及装置


[0001]本申请涉及计算机
，提供了一种资源推荐方法及装置。

技术介绍

[0002]进入大数据时代之后，相关技术提出了一种基于目标对象的历史资源使用数据的资源推荐方法，从互联网的海量资源中，向目标对象推荐其可能感兴趣的资源。
[0003]但是，各个互联网平台在使用上述资源推荐方法的过程中，产生了以下问题：容易向目标对象重复推送已推荐的资源，减少了其他新资源的曝光频次，进而加重信息茧房现象；在冷启动时期，由于目标对象在互联网平台上的历史资源使用数据较少，导致资源推荐准确率低。
[0004]而针对冷启动时期的资源推荐问题，相关技术又提出了一种基于相似对象的历史资源使用数据的资源推荐方法，但在使用该资源推荐方法的过程中，需要先基于汉明距离，识别出目标对象的相似对象，但识别精度低，难以准确识别出目标对象的相似对象，导致资源推荐准确率低。
[0005]有鉴于此，本申请实施例提供了一种新的资源推荐方法及装置。

技术实现思路

[0006]本申请实施例提供一种资源推荐方法及装置，以解决重复本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种资源推荐方法，其特征在于，包括：获取目标对象在当前场景的至少一个候选资源；基于所述目标对象的跨场景偏好特征向量，分别对所述至少一个候选资源进行偏好预测处理，获得所述至少一个候选资源各自的偏好预测值，其中，所述目标对象的跨场景偏好特征向量表征所述目标对象在各个历史场景的偏好特征；将偏好预测值高于设定阈值的候选资源，作为目标资源推荐给所述目标对象。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过执行以下操作，生成所述目标对象的跨场景偏好特征向量：获取所述目标对象在所述各个历史场景各自对应的历史资源使用数据集合，其中，一条历史资源使用数据表征，所述目标对象与一个历史场景的一个历史资源在资源使用过程中的交互行为；基于跨场景偏好模型与各个历史资源使用数据集合，获得所述目标对象的跨场景偏好特征向量。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述跨场景偏好模型包括所述各个历史场景各自对应的场景偏好模型，每个场景偏好模型包括历史资源特征提取子模型、偏好关联度预测子模型；所述跨场景偏好特征向量是基于所述目标对象在所述各个历史场景各自对应的偏好特征矩阵生成的，其中，通过执行以下操作，得到所述目标对象在所述一个历史场景的偏好特征矩阵：基于所述历史资源特征提取子模型，获得所述目标对象在所述一个历史场景中历史资源使用数据集合的历史资源特征矩阵；基于所述偏好关联度预测子模型和历史资源特征矩阵，获得所述目标对象在所述一个历史场景的偏好特征矩阵。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史资源特征提取子模型，获得所述目标对象在所述一个历史场景中历史资源使用数据集合的历史资源特征矩阵，包括：对所述目标对象在所述一个历史场景中所述历史资源使用数据集合进行特征提取处理，获得对应的行为特征矩阵；根据所述行为特征矩阵，得到所述目标对象在所述一个历史场景中历史资源使用数据集合的历史资源特征矩阵。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述行...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑楷涛，罗川江，白雪，
申请(专利权)人：杭州网易云音乐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：