项目推荐方法以及装置制造方法及图纸

本说明书实施例提供项目推荐方法以及装置，其中所述项目推荐方法包括：获取目标用户的用户信息、多个待推荐项目的项目信息以及目标用户与各待推荐项目之间的交互信息；根据用户信息，确定目标用户的类别；根据用户信息、第一待推荐项目的项目信息和第一交互信息，确定目标用户针对第一待推荐项目的多个行为的行为概率；利用类别对应的权重，对行为概率进行加权，获得第一待推荐项目的推荐参数；根据目标用户关于各待推荐项目的推荐参数，对目标用户进行项目推荐。通过考虑目标用户的类别，根据类别对应的权重对用户的行为概率进行加权，使得获得的推荐参数能准确表示目标用户与待推荐项目之间的关系，提高了项目推荐的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
项目推荐方法以及装置


[0001]本说明书实施例涉及计算机
，特别涉及一种项目推荐方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种项目推荐装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的飞速发展，人们日常生活中的琐事可以在线操作解决，如用户可以在线完成水、电以及燃气的缴费，还可以在线购买保险、理财产品等。随着用户的需求越来越高，各大平台会提供多个项目卡片供用户选择，以提高用户的操作效率。
[0003]目前，各大平台通常会统计各项目受用户关注的情况，根据该情况对各个项目进行排序，根据排序结果对用户进行项目推荐。但上述项目推荐方案中，由于不同的项目之间存在差异性，并且不同的用户对不用项目的关注度不同，统一根据项目排序结果进行项目推荐会导致推荐不准确，降低用户的体验度，因此，亟需一种准确的项目推荐方案。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本说明书实施例提供了一种项目推荐方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种项目推荐装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
[0005]根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种项目推荐方法，包括：
[0006]获取目标用户的用户信息、多个待推荐项目的项目信息以及目标用户与各待推荐项目之间的交互信息；
[0007]根据用户信息，确定目标用户的类别；
[0008]根据用户信息、第一待推荐项目的项目信息和第一交互信息，确定目标用户针对第一待推荐项目的多个行为的行为概率，其中，第一待推荐项目为任一待推荐项目，第一交互信息为目标用户与第一待推荐项目之间的交互信息；
[0009]利用类别对应的权重，对行为概率进行加权，获得第一待推荐项目的推荐参数；
[0010]根据目标用户关于各待推荐项目的推荐参数，对目标用户进行项目推荐。
[0011]根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种项目推荐装置，包括：
[0012]获取模块，被配置为获取目标用户的用户信息、多个待推荐项目的项目信息以及目标用户与各待推荐项目之间的交互信息；
[0013]第一确定模块，被配置为根据用户信息，确定目标用户的类别；
[0014]第二确定模块，被配置为根据用户信息、第一待推荐项目的项目信息和第一交互信息，确定目标用户针对第一待推荐项目的多个行为的行为概率，其中，第一待推荐项目为任一待推荐项目，第一交互信息为目标用户与第一待推荐项目之间的交互信息；
[0015]计算模块，被配置为利用类别对应的权重，对行为概率进行加权，获得第一待推荐项目的推荐参数；
[0016]推荐模块，被配置为根据目标用户关于各待推荐项目的推荐参数，对目标用户进行项目推荐。
[0017]根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：
[0018]存储器和处理器；
[0019]所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述项目推荐方法的步骤。
[0020]根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述项目推荐方法的步骤。
[0021]根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述项目推荐方法的步骤。
[0022]本说明书一个实施例提供的项目推荐方法，获取目标用户的用户信息、多个待推荐项目的项目信息以及目标用户与各待推荐项目之间的交互信息；根据用户信息，确定目标用户的类别；根据用户信息、第一待推荐项目的项目信息和第一交互信息，确定目标用户针对第一待推荐项目的多个行为的行为概率，其中，第一待推荐项目为任一待推荐项目，第一交互信息为目标用户与第一待推荐项目之间的交互信息；利用类别对应的权重，对行为概率进行加权，获得第一待推荐项目的推荐参数；根据目标用户关于各待推荐项目的推荐参数，对目标用户进行项目推荐。通过考虑目标用户的类别，根据类别对应的权重对用户的行为概率进行加权，使得获得的推荐参数能准确表示目标用户与待推荐项目之间的关系，提高了项目推荐的准确性。
附图说明
[0023]图1是本说明书一个实施例提供的一种项目推荐系统下的项目推荐方法的处理流程图；
[0024]图2a是本说明书一个实施例提供的一种项目展示界面的示意图；
[0025]图2b是本说明书一个实施例提供的另一种项目展示界面的示意图；
[0026]图3是本说明书一个实施例提供的应用于理财场景中的一种项目推荐系统的架构图；
[0027]图4是本说明书一个实施例提供的一种项目推荐方法的流程图；
[0028]图5是本说明书一个实施例提供的一种分类网络的训练过程示意图；
[0029]图6是本说明书一个实施例提供的一种训练数据集的构成示意图；
[0030]图7是本说明书一个实施例提供的一种目标样本指标选择过程示意图；
[0031]图8是本说明书一个实施例提供的一种权重确定过程示意图；
[0032]图9是本说明书一个实施例提供的一种离线概率矫正示意图；
[0033]图10是本说明书一个实施例提供的一种项目推荐方法的处理过程流程图；
[0034]图11是本说明书一个实施例提供的一种项目推荐方法中确定权重的过程示意图；
[0035]图12是本说明书一个实施例提供的一种项目推荐方法的处理过程流程图；
[0036]图13是本说明书一个实施例提供的一种项目推荐装置的结构示意图；
[0037]图14是本说明书一个实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
[0038]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本说明书。但是本说明书能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本说明书内涵的情况下做类似推广，因此本说明书不受下面公开的具体实施的限制。
[0039]在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0040]应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种项目推荐方法，包括：获取目标用户的用户信息、多个待推荐项目的项目信息以及所述目标用户与各待推荐项目之间的交互信息；根据所述用户信息，确定所述目标用户的类别；根据所述用户信息、第一待推荐项目的项目信息和第一交互信息，确定所述目标用户针对所述第一待推荐项目的多个行为的行为概率，其中，所述第一待推荐项目为任一待推荐项目，所述第一交互信息为所述目标用户与所述第一待推荐项目之间的交互信息；利用所述类别对应的权重，对所述行为概率进行加权，获得所述第一待推荐项目的推荐参数；根据所述目标用户关于所述各待推荐项目的推荐参数，对所述目标用户进行项目推荐。2.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述用户信息，确定所述目标用户的类别的步骤，包括：将所述用户信息输入预先训练的分类网络中，获得所述目标用户的分类概率；根据所述分类概率以及预设分类阈值，确定所述目标用户的类别。3.根据权利要求2所述的方法，所述分类网络包括第一分类网络以及第二分类网络，所述分类阈值包括第一分类阈值和第二分类阈值；所述根据所述用户信息，确定所述目标用户的类别的步骤，包括：将所述用户信息输入预先训练的第一分类网络中，获得所述目标用户的第一分类概率；根据所述第一分类概率和所述第一分类阈值，确定所述目标用户的第一类别；在所述第一类别为指定类别的情况下，将所述用户信息输入预先训练的第二分类网络中，获得所述目标用户的第二分类概率；根据所述第二分类概率以及所述第二分类阈值，确定所述目标用户的第二类别。4.根据权利要求2所述的方法，所述分类网络包括点转网络以及转百网络，所述分类阈值包括点转分类阈值和转百分类阈值；所述根据所述用户信息，确定所述目标用户的类别的步骤，包括：将所述用户信息输入预先训练的点转网络中，获得所述目标用户的点转概率；根据所述点转概率以及所述点转分类阈值，确定所述目标用户的第三类别；在所述第三类别属于偏转类别的情况下，将所述用户信息输入预先训练的转百网络中，获得所述目标用户的转百概率；根据所述转百概率以及所述转百分类阈值，确定所述目标用户的第四类别。5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述目标用户关于所述各待推荐项目的推荐参数，对所述目标用户进行项目推荐的步骤，包括：比较所述各待推荐项目的推荐参数，根据比较结果对所述目标用户进行项目推荐。6.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述用户信息、第一待推荐项目的项目信息和第一交互信息，确定所述目标用户针对所述第一待推荐项目的多个行为的行为概率的步骤，包括：将所述用户信息、所述第一待推荐项目的项目信息和所述第一交互信息输入预先训练
的行为概率预测模型，确定所述目标用户针对所述第一待推荐项目的多个行为的行为概率。7.根据权利要求1所述的方法，所述利用所述类别对应的权重，对所述行为概率进行加权，获得所述第一待推荐项目的推荐参数的步骤之前，还包括：获取多个样本用户以及样本分类阈值，其中，所述多个样本用户携带各自的样本用户信息以及样本行为概率，所述样本分类阈值是从预先设置的阈值范围中选择的；根据所述多个样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆钧昱，刘一岑，马思超，郑光煜，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：