信息推荐方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本申请提供一种信息推荐方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品，涉及计算机网络、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等技术领域。通过基于关联信息的历史交互数据、以及这两种信息之间的相似度，确定第一召回概率，从而结合历史交互情况及信息相似情况，准确量化目标对象在关联信息影响下对待推荐信息的偏好程度；并通过这两种信息的推荐时间偏差、时效因子确定第二召回概率，从时间效应衡量目标对象的偏好变化情况，以准确预测随时间推移对待推荐信息正反馈可能性，准确量化目标对象对待推荐信息的偏好可能性及偏好程度随时间的变化趋势；进一步实现基于不同变化趋势的推荐概率对信息推荐过程的动态控制，减少了无效推荐，进而提高推荐效率。高推荐效率。高推荐效率。

【技术实现步骤摘要】
信息推荐方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品


[0001]本申请涉及计算机网络、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等
，本申请涉及一种信息推荐方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的快速发展，网络中信息也呈指数膨胀，用户可以作为生产者生产信息并上传至应用平台，应用平台也可以筛选信息推荐给用户。
[0003]相关技术中，信息推荐过程可以包括：服务器基于用户的偏好为用户推荐感兴趣的信息；例如，用户兴趣标签包括游戏，则经常向用户推荐游戏内容的信息。然而，上述信息推荐过程过于僵硬化，例如可能会重复推荐且易引起用户的审美疲劳，从而产生无效推荐，导致上述信息推荐过程的实际推荐效率较低。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种信息推荐方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品，可以解决相关技术中信息推荐时实际推荐效率较低的问题。所述技术方案如下：
[0005]一方面，提供了一种信息推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取待推荐信息，并确定与所述待推荐信息具备关联生本文档来自技高网...

【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，所述方法包括：获取待推荐信息，并确定与所述待推荐信息具备关联生产关系的关联信息，所述关联信息是已向目标对象曝光的已读信息；基于所述待推荐信息与所述关联信息之间的相似度、以及所述关联信息的历史交互数据，确定所述待推荐信息的第一召回概率，所述第一召回概率用于指示在所述关联信息影响下目标对象对所述待推荐信息的偏好程度；基于所述待推荐信息与所述关联信息之间的推荐时间偏差、以及所述待推荐信息的时效因子，确定所述待推荐信息的第二召回概率，所述第二召回概率用于指示随时间推移目标对象对待推荐信息正反馈的可能性，所述时效因子用于指示随时间推移所述第二召回概率的变化趋势；基于所述第一召回概率和所述第二召回概率，确定所述待推荐信息的推荐概率，并基于所述推荐概率向所述目标对象推荐所述待推荐信息。2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述待推荐信息与所述关联信息之间的推荐时间偏差、以及所述待推荐信息的时效因子，确定所述待推荐信息的第二召回概率，包括：基于所述待推荐信息的召回时间与所述关联信息的推荐时间之间的推荐时间偏差、以及所述时效因子，预测所述待推荐信息的第一时效值，所述第一时效值用于指示所述推荐时间偏差内所述目标对象对待推荐信息的偏好程度的增长量；基于所述推荐时间偏差、所述时效因子以及所述第一召回概率，确定所述待推荐信息的第二时效值，所述第二时效值是指所述推荐时间偏差内目标对象对关联信息的偏好程度的减少量；基于所述第一时效值和所述第二时效值，确定所述第二召回概率。3.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述待推荐信息与所述关联信息之间的推荐时间偏差、以及所述待推荐信息的时效因子，确定所述待推荐信息的第二召回概率，包括：基于所述待推荐信息的第一特征或所述目标对象的第二特征，获取所述时效因子的取值；基于所述时效因子的取值、所述推荐时间偏差和所述第一召回概率，确定所述第二召回概率；其中，所述时效因子包括变化率因子和时间偏差因子；所述变化率因子用于指示随时间推移所述第二召回概率的增大速率，所述变化率因子的取值与第二召回概率的增大速率负相关；所述时间偏差因子用于指示所述第二召回概率达到中间值时所需的时间段，所述中间值是指第二召回概率的最小值和最大值之间的平均值，所述时间偏差因子的取值与达到中间值时所需的时间段的大小正相关。4.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述第一特征包括所述待推荐信息的召回时间所处的目标时段；所述基于所述待推荐信息的第一特征或所述目标对象的第二特征，获取所述时效因子的取值，包括：基于所述待推荐信息的推荐周期包括的至少两个推荐时段，确定所述待推荐信息的召
回时间在所述推荐周期所处的目标时段，所述至少两个推荐时段对应于至少两种目标对象活跃程度；获取与所述目标时段匹配的变化率因子的第一取值以及时间偏差因子的第二取值；其中，所述第一取值与所述目标对象活跃程度负相关，所述第二取值与所述目标对象活跃程度负相关。5.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述第二特征包括所述目标对象的关联推荐接受度；所述基于所述待推荐信息的第一特征或所述目标对象的第二特征，获取所述时效因子的取值，包括：基于所述目标对象的已读信息的历史交互数据，确定所述目标对象的关联推荐接受度，所述关联推荐接受度用于指示对推荐具备关联生产关系的信息的接受程度；获取与所述关联接受度匹配的变化率因子的第三取值以及时间偏差因子的第四取值；其中，所述第三取值与所述关联推荐接受度负相关，所述第四取值与所述关联推荐接受度负相关。6.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述第一特征包括所述第一召回概率或当前热度中的至少一项；所述基于所述待推荐信息的第一特征或所述目标对象的第二特征，获取所述时效因子的取值，包括：基于所述待推荐信息的第一召回概率或者当前热度中的至少一项，确定所述待推荐信息的推荐等级；基于所述待推荐信息的推荐等级，获取与所述推荐等级匹配的变化率因子的第五取值和时间偏差因子的第六取值；其中，所述第五取值与推荐等级的高低负相关，所述第六取值与推荐等级的高低负相关。7.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述待推荐信息与所述关联信息之间的相似度、以及所述关联信息的历史交互数据，确定所述待推荐信息的第一召回概率，包括：基于所述目标对象的至少一个兴趣标签，确定所述待推荐信息和所述关联信息针对所述至少一个兴趣标签的至少一个标签相似度；基于所述关联信息的历史交互数据，确定所述关联信息的历史偏好值，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪强，林浩星，刘洋，朱志敏，
申请(专利权)人：腾讯科技武汉有限公司，
类型：发明
国别省市：