一种混合推荐方法和系统技术方案

本说明书实施例提供一种混合推荐方法，该方法包括获取目标用户的目标用户特征以及目标用户所属的目标群；基于目标用户特征和目标群，与参考群对应的参考推荐方案进行匹配，从参考推荐方案中确定候选推荐方案，其中，参考推荐方案包括参考用户特征和参考内容之间的对应关系以及对应关系的置信度，参考推荐方案基于参考群中的多个历史第一用户的历史用户特征和历史行为特征确定；基于候选推荐方案，确定目标推荐内容。确定目标推荐内容。确定目标推荐内容。

A hybrid recommendation method and system

【技术实现步骤摘要】
一种混合推荐方法和系统


[0001]本说明书涉及信息推荐
，特别涉及一种混合推荐方法和系统。

技术介绍

[0002]推荐系统通过收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和行为，从而实现向用户进行内容推荐的目的。在这一过程中，通常会围绕用户的偏好进行建模，更多的是引导用户在其感兴趣的场景内发现更多内容，对用户实际需求考虑较少，往往会向用户推荐较多的同质化内容，使得推荐的内容对用户的价值十分有限。
[0003]因此，希望提供一种推荐方法能够向用户提供其感兴趣且有价值的内容。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例之一提供一种混合推荐方法。该方法包括：获取目标用户的目标用户特征以及目标用户所属的目标群；基于目标用户特征和目标群，与参考群对应的参考推荐方案进行匹配，从参考推荐方案中确定候选推荐方案，其中，参考推荐方案包括参考用户特征和参考内容之间的对应关系以及对应关系的置信度，参考推荐方案基于参考群中的多个历史第一用户的历史用户特征和历史行为特征确定；基于候选推荐方案，确定目标推荐内容。
[0005]本说明书实施例之一提供一种混合推荐系统。该系统包括：获取模块，用于获取目标用户的目标用户特征以及目标用户所属的目标群；确定模块，用于基于目标用户特征和目标群，与参考群对应的参考推荐方案进行匹配，从参考推荐方案中确定候选推荐方案，其中，参考推荐方案包括参考用户特征和参考内容之间的对应关系以及对应关系的置信度，参考推荐方案基于参考群中的多个历史第一用户的历史用户特征和历史行为特征确定；推荐模块，用于基于候选推荐方案，确定目标推荐内容。
[0006]本说明书实施例之一提供一种混合推荐装置，包括处理器，所述处理器用于执行上述混合推荐方法。
[0007]本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行上述混合推荐方法。
附图说明
[0008]本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
[0009]图1是根据本说明书一些实施例所示的混合推荐系统的应用场景示意图；
[0010]图2是根据本说明书一些实施例所示的混合推荐方法的示例性流程图；
[0011]图3是根据本说明书一些实施例所示的确定参考群的方法的示例性流程图；
[0012]图4是根据本说明书一些实施例所示的确定参考推荐方案的方法的示例性流程
图；
[0013]图5是根据本说明书一些实施例所示的混合推荐系统的示例性模块图。
具体实施方式
[0014]为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
[0015]应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
[0016]如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
[0017]本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
[0018]图1是根据本说明书一些实施例所示的混合推荐系统的应用场景示意图。如图1所示，应用场景100至少可以包括服务器110、处理设备112、网络120、终端设备130以及存储设备140。
[0019]本说明书一些实施例中所涉及的混合推荐系统可以用于内容推荐的多种场景。例如，混合推荐系统可以基于金融类应用的用户的行为特征信息，自动推荐用户感兴趣的内容(如资讯、文章、金融产品等)。又例如，混合推荐系统还可以基于购物类应用的用户特征信息，自动推荐商品。
[0020]应当理解的是，本说明书中一些实施例，以金融类内容推荐为例说明混合推荐系统所执行的混合推荐方法，实际上了解该方法的原理后，还可以将该方法应用于其他推荐场景。
[0021]在一些实施例中，服务器110可以用于处理与内容推荐相关的信息和/或数据。在一些实施例中，服务器110可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是经由接入点连接到网络120的集中式服务器组，或者经由一个或一个以上的接入点分别连接到网络120的分布式服务器组。在一些实施例中，服务器110可以本地连接到网络120或者与网络120远程连接。例如，服务器110可以经由网络120访问存储在终端设备130和/或存储设备140中的信息和/或数据(例如，文本、图片或音乐)。又例如，存储设备140可以用作服务器110的后端存储器。在一些实施例中，服务器110可以在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、中间云、多重云等，或其任意组合。
[0022]在一些实施例中，服务器110可以包括处理设备112。处理设备112可以处理与执行
本说申请中描述的一个或一个以上的功能有关的信息和/或数据。例如，处理设备112可以从终端设备130和/或存储设备140中确定目标用户的目标用户特征，以及目标用户所属的目标群。又例如，处理设备112可以基于目标用户特征和目标群，与参考群对应的参考推荐方案进行匹配，从参考推荐方案中确定候选推荐方案。再例如，处理设备112可以基于候选推荐方案，确定目标推荐内容。在一些实施例中，处理设备112可以包括一个或一个以上的处理单元(例如，单核处理引擎或多核处理引擎)。
[0023]在一些实施例中，处理设备112还可以作为应用场景100中的一个独立组成部分。仅作为示例，处理设备112可以包括中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、专用指令集处理器(ASIP)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑器件(PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(RISC)、微处理器等，或其任意组合。
[0024]网络120可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，应用场景100中的一个或一个以上的组成部分(例如，服务器110、终端设备130、存储设备140)可以通过网络120向混合推荐系统中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混合推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户的目标用户特征以及所述目标用户所属的目标群；基于所述目标用户特征和所述目标群，与参考群对应的参考推荐方案进行匹配，从所述参考推荐方案中确定候选推荐方案；其中，所述参考推荐方案包括参考用户特征和参考内容之间的对应关系以及所述对应关系的置信度；所述参考推荐方案基于所述参考群中的多个历史第一用户的历史用户特征和历史行为特征确定，所述历史行为特征包括对历史内容的点击和/或浏览行为；基于所述候选推荐方案，确定目标推荐内容。2.如权利要求1所述的混合推荐方法，其特征在于，所述参考推荐方案基于所述参考群中的多个历史第一用户的历史用户特征和历史行为特征确定，包括：基于所述参考群中所述历史第一用户的所述历史用户特征和所述历史行为特征，确定所述参考群中所述历史用户特征与所述历史内容之间的历史对应关系；基于所述参考群中所述历史用户特征与所述历史内容之间的所述历史对应关系，确定所述参考群对应的所述参考推荐方案。3.如权利要求2所述的混合推荐方法，其特征在于，所述基于所述参考群中所述历史用户特征与所述历史内容之间的所述历史对应关系，确定所述参考群对应的所述参考推荐方案，包括：基于所述参考群的中所述历史对应关系，确定所述参考群中至少一个候选对应关系及其置信度，每个候选对应关系为候选参考用户特征与候选参考内容之间的关系；基于所述候选对应关系的所述置信度，确定所述参考群对应的所述参考推荐方案。4.如权利要求3所述的混合推荐方法，其特征在于，所述基于所述参考群的中所述历史对应关系，确定所述参考群中至少一个候选对应关系及其置信度，包括：基于所述参考群中的所述历史对应关系，确定所述至少一个候选对应关系，其中，每个候选对应关系出现的次数满足第一预设条件；基于所述参考群中的所述历史用户特征，确定所述候选参考用户特征出现的次数；基于所述每个候选对应关系出现的次数和所述候选参考用户特征出现的次数，确定每个候选对应关系的置信度。5.如权利要求4所述的混合推...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁梦伟，
申请(专利权)人：杭州核新软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：