产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：根据待推荐产品和第一目标用户的资源总量，确定初始产品组合和初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息；根据初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息，从初始产品组合中，筛选出满足预设目标信息的候选产品组合；根据第一目标用户和第二目标用户对候选产品组合的偏好度，确定第一目标用户和第二目标用户之间的相似度；根据相似度和第二目标用户对候选产品组合的偏好度，确定候选产品组合的推荐度；根据推荐度，从候选产品组合中确定出推荐给第一目标用户的目标产品组合。采用本方法，能够提高产品组合的推荐准确率。的推荐准确率。的推荐准确率。

【技术实现步骤摘要】
产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展，网络上出现了各种类型的产品，用户可以根据自己需求选择对应的产品。
[0003]然而，在选择产品组合时，主要是通过销售人员的推荐或者其他用户的推荐；但是，这种推荐方式存在主观性，所考虑的因素较少，导致产品组合的推荐准确率较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高产品组合的推荐准确率的产品推荐方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种产品推荐方法。所述方法包括：
[0006]根据待推荐产品和第一目标用户的资源总量，确定初始产品组合和所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息；所述初始产品组合表示在所述资源总量的约束下，对所述待推荐产品的选择组合，所述初始产品组合中的每个产品关联有对应的预测资源转移比例；
[0007]根据所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息，从所述初始产品组合中，筛选出满足预设目标信息的候选产品组合；
[0008]根据所述第一目标用户和第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，确定所述第一目标用户和所述第二目标用户之间的相似度；所述第二目标用户为预设用户中除所述第一目标用户之外的用户；
[0009]根据所述相似度和所述第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，确定所述候选产品组合的推荐度；
[0010]根据所述推荐度，从所述候选产品组合中确定出推荐给所述第一目标用户的目标产品组合。
[0011]在其中一个实施例中，所述根据待推荐产品和第一目标用户的资源总量，确定初始产品组合和所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息，包括：
[0012]获取待推荐产品的产品信息；
[0013]将所述待推荐产品的产品信息和第一目标用户的资源总量，输入多个预设产品目标下的产品组合预测模型，得到初始产品组合、所述初始产品组合中的每个产品的预测资源转移比例和所述初始产品组合在所述多个预设产品目标下的目标信息。
[0014]在其中一个实施例中，所述根据所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息，从所述初始产品组合中，筛选出满足预设目标信息的候选产品组合，包括：
[0015]将所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息作为一个粒子，得到多个
粒子，根据所述多个粒子，得到当前粒子群和外部粒子群；
[0016]根据所述当前粒子群中的粒子在目标空间的位置信息，与所述外部粒子群中的粒子在所述目标空间的位置信息，确认所述当前粒子群中的粒子与所述外部粒子群中的粒子之间的距离；
[0017]从所述外部粒子群筛选出所述距离大于平均距离的粒子，得到候选粒子群；
[0018]根据所述候选粒子群中的粒子的拥挤距离，从所述候选粒子群中筛选出所述拥挤距离满足预设拥挤距离的目标粒子；
[0019]将所述目标粒子所对应的初始产品组合，确认为满足预设目标信息的候选产品组合。
[0020]在其中一个实施例中，所述根据所述多个粒子，得到当前粒子群和外部粒子群，包括：
[0021]确认所述多个粒子中的每个粒子与参考点之间的距离，从所述多个粒子中筛选出所述距离最小的粒子；
[0022]从所述多个粒子中筛选出处于偏好区域中的粒子；所述偏好区域为根据所述参考点、所述距离最小的粒子和偏好区域扩展系数所设定的区域；
[0023]根据切比雪夫支配方式，从处于偏好区域中的粒子中筛选出非劣粒子群，作为所述外部粒子群，以及将处于偏好区域中的粒子中除所述非劣粒子群之外的粒子群，作为所述当前粒子群。
[0024]在其中一个实施例中，在根据所述第一目标用户和第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，确定所述第一目标用户和所述第二目标用户之间的相似度之前，还包括：
[0025]获取所述预设用户对所述待推荐产品的历史资源转移比例；
[0026]根据所述预设用户对所述待推荐产品的历史资源转移比例，构建产品频次矩阵；
[0027]根据所述产品频次矩阵，确定所述第一目标用户对所述候选产品组合中的各个产品的历史资源转移比例，以及所述第二目标用户对所述候选产品组合中的各个产品的历史资源转移比例；
[0028]将所述第一目标用户对所述候选产品组合中的各个产品的历史资源转移比例进行融合处理，得到所述第一目标用户对所述候选产品组合的偏好度，以及将所述第二目标用户对所述候选产品组合中的各个产品的历史资源转移比例进行融合处理，得到所述第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度。
[0029]在其中一个实施例中，所述根据所述第一目标用户和第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，确定所述第一目标用户和所述第二目标用户之间的相似度，包括：
[0030]将所述第一目标用户和第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，输入至皮尔逊相似度确认模型中，得到所述第一目标用户与所述第二目标用户之间的皮尔逊相似度；
[0031]将所述第一目标用户与所述第二目标用户之间的皮尔逊相似度，确认为所述第一目标用户与所述第二目标用户之间的相似度。
[0032]在其中一个实施例中，所述根据所述相似度和所述第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，确定所述候选产品组合的推荐度，包括：
[0033]针对每个第二目标用户，分别将所述第一目标用户与所述第二目标用户之间的相似度，与所述第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度进行融合处理，得到多个融合处
理结果；
[0034]将所述多个融合处理结果进行再次融合处理，得到所述候选产品组合的推荐度。
[0035]在其中一个实施例中，所述根据所述推荐度，从所述候选产品组合中确定出推荐给所述第一目标用户的目标产品组合，包括：
[0036]从所述候选产品组合中，筛选出所述推荐度满足预设推荐度的目标产品组合；
[0037]将所述目标产品组合推荐给所述第一目标用户。
[0038]第二方面，本申请还提供了一种产品推荐装置。所述装置包括：
[0039]产品组合模块，用于根据待推荐产品和第一目标用户的资源总量，确定初始产品组合和所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息；所述初始产品组合表示在所述资源总量的约束下，对所述待推荐产品的选择组合，所述初始产品组合中的每个产品关联有对应的预测资源转移比例；
[0040]组合筛选模块，用于根据所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息，从所述初始产品组合中，筛选出满足预设目标信息的候选产品组合；
[0041]相似度计算模块，用于根据所述第一目标用户和第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，确定所述第一目标用户和所述第二目标用户之间的相似度；所述第二目标用户为预设用户中除所述第一目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据待推荐产品和第一目标用户的资源总量，确定初始产品组合和所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息；所述初始产品组合表示在所述资源总量的约束下，对所述待推荐产品的选择组合，所述初始产品组合中的每个产品关联有对应的预测资源转移比例；根据所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息，从所述初始产品组合中，筛选出满足预设目标信息的候选产品组合；根据所述第一目标用户和第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，确定所述第一目标用户和所述第二目标用户之间的相似度；所述第二目标用户为预设用户中除所述第一目标用户之外的用户；根据所述相似度和所述第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，确定所述候选产品组合的推荐度；根据所述推荐度，从所述候选产品组合中确定出推荐给所述第一目标用户的目标产品组合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待推荐产品和第一目标用户的资源总量，确定初始产品组合和所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息，包括：获取待推荐产品的产品信息；将所述待推荐产品的产品信息和第一目标用户的资源总量，输入多个预设产品目标下的产品组合预测模型，得到初始产品组合、所述初始产品组合中的每个产品的预测资源转移比例和所述初始产品组合在所述多个预设产品目标下的目标信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息，从所述初始产品组合中，筛选出满足预设目标信息的候选产品组合，包括：将所述初始产品组合在多个预设产品目标下的目标信息作为一个粒子，得到多个粒子，根据所述多个粒子，得到当前粒子群和外部粒子群；根据所述当前粒子群中的粒子在目标空间的位置信息，与所述外部粒子群中的粒子在所述目标空间的位置信息，确认所述当前粒子群中的粒子与所述外部粒子群中的粒子之间的距离；从所述外部粒子群筛选出所述距离大于平均距离的粒子，得到候选粒子群；根据所述候选粒子群中的粒子的拥挤距离，从所述候选粒子群中筛选出所述拥挤距离满足预设拥挤距离的目标粒子；将所述目标粒子所对应的初始产品组合，确认为满足预设目标信息的候选产品组合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个粒子，得到当前粒子群和外部粒子群，包括：确认所述多个粒子中的每个粒子与参考点之间的距离，从所述多个粒子中筛选出所述距离最小的粒子；从所述多个粒子中筛选出处于偏好区域中的粒子；所述偏好区域为根据所述参考点、所述距离最小的粒子和偏好区域扩展系数所设定的区域；根据切比雪夫支配方式，从处于偏好区域中的粒子中筛选出非劣粒子群，作为所述外
部粒子群，以及将处于偏好区域中的粒子中除所述非劣粒子群之外的粒子群，作为所述当前粒子群。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第一目标用户和第二目标用户对所述候选产品组合的偏好度，确定所述第一目标用户和所述第二目标用户之间的相似度之前，还包括：获取所述预设用户对所述待推荐产品的历史资源转移比例；根据所述预设用户对所述待推荐产品的历史资源转移比例，构建产品频次矩阵；根据所述产品频次矩阵，确定所述第一目标用户对所述候选产品组合中的各个产...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘琼，李斐，吕承泽，陈镇发，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：