【技术实现步骤摘要】
道具推荐方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及机器学习领域，特别涉及一种道具推荐方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]向用户提供推荐道具，可以让用户能够方便、快捷地购买心仪的道具，节约时间成本，提升用户的体验。
[0003]相关技术会先获取用户的历史购买记录，根据历史购买记录中各个历史购买道具的相似道具确定出候选推荐集。计算候选推荐集中候选推荐道具与各个历史购买道具的相似度，进而得到候选推荐道具的推荐度。取推荐度最大的几个候选推荐道具向用户推荐。
[0004]但是用户的兴趣是会动态变化的，而相关技术无法捕捉到用户的兴趣变化。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种道具推荐方法、装置、设备及介质，该方法将用户近期购买的道具和用户的喜好纳入考虑范围，以提高推荐道具的准确率，所述技术方案如下：
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种道具推荐方法，该方法包括：
[0007]统计用户帐号的历史购买记录中各个历史购买道具的相似道具，得到候选推荐集；>[0008]根据道本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种道具推荐方法，其特征在于，所述方法包括：统计用户帐号的历史购买记录中各个历史购买道具的相似道具，得到候选推荐集；根据道具购买时间和道具相似度，计算所述各个历史购买道具的推荐权重，所述道具购买时间用于衡量所述历史购买道具的购买时间对所述推荐道具的影响程度，所述道具相似度用于衡量所述相似道具对所述推荐道具的影响程度；根据所述各个历史购买道具的推荐权重和所述候选推荐集中的各个候选推荐道具，确定所述各个候选推荐道具的加权推荐度；根据所述各个候选推荐道具的加权推荐度的排序，确定向所述用户帐号推荐的推荐道具。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据道具购买时间和道具相似度，计算所述各个历史购买道具的推荐权重，包括：根据所述道具购买时间，计算所述历史购买记录中第i个历史购买道具的时间权重，所述时间权重和所述第i个历史购买道具的购买时间与当前时间之间的差值呈负相关，所述i为正整数，所述i的初始值为1；根据所述道具相似度，计算所述第i个历史购买道具的相似权重，所述相似权重用于表示所述第i个历史购买道具与所述用户帐号的用户画像的相关程度；加权计算所述第i个历史购买道具的时间权重和所述第i个历史购买道具的相似权重，得到所述第i个历史购买道具的推荐权重；将所述i更新为i+1，重复上述三个步骤，直至得到所述各个历史购买道具的推荐权重。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述道具购买时间，计算所述历史购买记录中第i个历史购买道具的时间权重，包括：确定所述第i个历史购买道具的购买时间与首次购买道具的购买时间之间的时间间隔，所述首次购买道具指所述用户帐号的所述历史购买记录中最早的购买道具；确定当前时间到上一次获取所述推荐道具的时间的时间跨度；根据所述时间间隔和所述时间跨度的比值，得到所述第i个历史购买道具的时间权重。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述道具相似度，计算所述第i个历史购买道具的相似权重，包括：根据时间窗口，从所述历史购买记录提取出历史购买记录子集；计算所述第i个历史购买道具与所述历史购买记录子集的整体相似度；根据所述整体相似度与历史购买记录子集的道具数量之间的比值，得到所述第i个历史购买道具的相似权重。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述第i个历史购买道具与所述历史购买记录子集的整体相似度，包括：计算所述第i个历史购买道具与所述历史购买记录子集中各个历史购买道具的相似度；计算所述相似度的和，得到所述整体相似度。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个历史购买道具的推荐权重和所述候选推荐集中的各个候选推荐道具，确定所述各个候选推荐道具的加权推荐度，包括：
计算第p个历史购买道具和第q个候选推荐道具的相似度，p和q为正整数，p和q的初始值为1；计算所述第p个历史购买道具的推荐权重与所述相似度的乘积，得到所述第p个历史购买道具的加权相似度；将p更新为p+1，重复上述两个步骤k次，直至得到所述第q个候选推荐道具的k个加权相似度，k表示所述历史购买道具的数量；计算所述第q个候选推荐道具的k个加权相似度的...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐广根，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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