一种信息推荐的方法、相关装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于人工智能技术实现的信息推荐方法，该方法包括获取N个待推荐信息；从N个待推荐信息中获取目标推荐信息；获取第一概率值以及第二概率值；根据第一概率值以及第二概率值，从N个待推荐信息中确定第一推荐结果；向终端设备发送第一推荐结果，以使终端设备展示第一推荐结果。本申请实施例还提供了相关装置、设备以及存储介质，本申请将待推荐信息的被转化率作为可利用的信息，从而实现最大化收益，与此同时，将所有的待推荐信息作为用于探索用户感兴趣的信息，以相等的概率推送给用户，从而开发用户的兴趣点，这样能够在若干次推荐中发现用户实际感兴趣的信息，从而有助于提升信息推荐的效果。有助于提升信息推荐的效果。有助于提升信息推荐的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种信息推荐的方法、相关装置、设备以及存储介质


[0001]本申请涉及互联网
，尤其涉及一种信息推荐的方法、相关装置、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着信息技术和互联网的快速发展，服务平台可使用推荐算法向用户推荐多样化的信息，例如，旅游应用程序(application，APP)会向用户推荐机票、酒店、餐厅以及购物等信息，又例如，视频APP会向用户推荐电影、电视剧或者综艺等。
[0003]传统的推荐算法有协同过滤算法、基于内容的推荐算法以及混合推荐算法，而这些算法难以很好地解决新用户冷启动问题。基于此，目前，提供了若干解决冷启动问题的算法，例如，随机推荐算法以及基于偏好的推荐算法等。
[0004]然而，随机推荐算法并未考虑用户与信息之间的交互关系，因此，推荐结果往往无法令用户满意。而基于偏好的推荐算法需要获取用户的偏好信息，对于没有任何信息的新用户而言，无法使用该推荐算法，因此，该推荐算法具有较大的局限性，难以达到良好的推荐效果。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种信息推荐的方法、相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息推荐的方法，其特征在于，包括：获取N个待推荐信息，其中，所述N为大于或等于2的整数；从所述N个待推荐信息中获取目标推荐信息，其中，所述目标推荐信息所对应的被转化率为所述N个待推荐信息对应被转化率中的最大值；获取第一概率值以及第二概率值，其中，所述第一概率值与所述第二概率值之和为1；根据所述第一概率值以及所述第二概率值，从所述N个待推荐信息中确定第一推荐结果，其中，所述第一概率值表示以相等概率从所述N个待推荐信息中确定所述第一推荐结果的概率，所述第二概率值表示将所述目标推荐信息作为所述第一推荐结果的概率；向终端设备发送所述第一推荐结果，以使所述终端设备展示所述第一推荐结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一概率值以及所述第二概率值，从所述N个待推荐信息中确定第一推荐结果，包括：获取所述第一概率值所对应的第一概率范围，以及所述第二概率值所对应的第二概率范围；从所述第一概率范围以及所述第二概率范围中随机获取目标概率值；若所述目标概率值属于所述第一概率范围，则以相等概率从所述N个待推荐信息中随机获取所述第一推荐结果；若所述目标概率值属于所述第二概率范围，则将所述目标推荐信息确定为所述第一推荐结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述N个待推荐信息中获取目标推荐信息，包括：针对于所述N个待推荐信息中的每个待推荐信息，获取所述每个待推荐信息所对应的历史推荐数以及历史被转化数；根据所述每个待推荐信息所对应的历史推荐数以及历史被转化数，确定N个被转化率，其中，所述N个被转化率包括所述每个待推荐信息所对应的被转化率；将所述N个被转化率中最大值所对应的待推荐信息确定为所述目标推荐信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述N个待推荐信息中获取目标推荐信息，包括：获取所述N个待推荐信息所对应的N个置信度区间，其中，所述每个置信度区间对应于一个待推荐信息；从所述N个置信度区间中获取第一置信度区间，其中，所述第一置信度区间的上界值为N个上界值中的最大值，所述每个上界值对应于一个置信度区间；若所述第一置信度区间满足信息推荐条件，则将所述第一置信度区间所对应的待推荐信息确定为所述目标推荐信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述N个置信度区间中获取第一置信度区间之后，所述方法还包括：若所述第一置信度区间未满足所述信息推荐条件，则将所述第一置信度区间所对应的待推荐信息确定为待调整信息；获取所述待调整信息所对应的历史推荐数以及历史被转化数；根据所述待调整信息所对应的历史推荐数以及历史被转化数，确定所述待调整信息所
对应的平均奖励；根据所述待调整信息所对应的平均奖励，对所述第一置信度区间进行调整，得到第二置信度区间；根据所述第二置信度区间以及(N-1)个置信度区间，获取第三置信度区间，其中，所述第三置信度区间的上界值为N个上界值中的最大值，所述N个上界值中的每个上界值对应于一个置信度区间，所述(N-1)个置信度区间为所述N个置信度区间中排除所述第二置信度区间后的置信度区间；若所述第三置信度区间满足所述信息推荐条件，则将所述第三置信度区间所对应的待推荐信息确定为所述目标推荐信息。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述N个置信度区间中获取第一置信度区间之后，所述方法还包括：获取所述N个置信度区间所对应的调整总次数；若所述调整总次数大于或等于调整次数阈值，则确定所述第一置信度区间满足所述信息推荐条件；若所述调整总次数小于所述调整次数阈值，则确定所述第一置信度区间满足所述信息推荐条件。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述N个置信度区间中获取第一置信度区间之后，所述方法还包括：获取所述第一置信度区间的下限值；若所述第一置信度区间的下限值大于或等于(N-1)个置信度区间中每个置信度区间的上界值，则确定所述第一置信度区间满足所述信息推荐条件，其中，所述(N-1)个置信度区间为所述N个置信度区间中排除所述第一置信度区间后的置信度区间；若所述第一置信度区间的下限值小于所述(N-1)个置信度区间中任意一个置信度区间的上界值，则确定所述第一置信度区间未满足所述信息推荐条件。8.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：林岳，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：