本申请公开了一种文档推荐方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取目标浏览行为所对应文档的标识信息，在知识图谱中定位标识信息对应的节点；获取与节点连接的其他节点，确定获取到的其他节点为候选集合；对候选集合进行第一级排序，并对候选集合进行第二级排序，其中，第一级排序与第二级排序的排序规则不同；根据第一级排序与第二级排序的排序结果对候选集合中的所有节点进行排序，生成推荐列表；将推荐列表发送至目标对象。本申请解决了相关技术中基于传统的内容推荐算法或者图计算模型的内容推荐算法进行内容推荐造成的推荐结果不准确，缺乏透明度，难以对不同类型的文档进行内容推荐的技术问题。文档进行内容推荐的技术问题。文档进行内容推荐的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
文档推荐方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及内容推荐领域，具体而言，涉及一种文档推荐方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]在市场竞争越来越激烈的情况下,知识已成为企业经营的首要资源,企业的竞争优势越来越体现在企业是否拥有雄厚的知识资本以及独特的经营能力,因此,知识管理正在成为企业最核心的管理内容。大型企业和组织等，逐渐开始部署知识管理平台，实现显性知识和隐性知识的共享，员工自愿合作共享和开发知识资源，以使企业和组织达到更高的目标和产生更好的效益。
[0003]在这样的背景下，电信集团建设和部署了集团自己的知识管理平台，随着知识管理平台的上线以及用户的快速增长，平台累积了大量的产品相关文档，解决方案相关文档，产品和解决方案落地的案例相关文档，而且文档的数量仍然保存快速增长。
[0004]但面对百万级别数量的文档和视频，用户如何快速从平台上找到自己喜好的内容，仅靠搜索功能是无法满足的，平台必须提供内容推荐功能。内容推荐算法已经在业界使用多年，大致分四大类。第一种是基于协同过滤算法的推荐算法，通过使用用户与物品的交互信息，向用户进行内容推荐。第二种是基于内容的推荐算法，对内容按标签或相似性进行分组，如果用户与其中某几个物品发生过交互信息，就将分组内的其他内容推荐给用户。第三种是基于热度的推荐算法，将热度最高的物品推荐给用户。
[0005]传统的内容推荐算法普遍存在一些问题，例如：1、存在数据的稀疏性问题。在实际应用场景中，用户和内容的交互信息往往是非常稀疏的。使用少量的已观测数据来预测大量的未知信息，会极大地增加算法的过拟合风险。2、传统算法无法为新用户产生推荐，因为新用户缺少与平台现有内容的交互，传统算法无法获取用户特征，所以也就无法为用户产生推荐。3、无法挖掘出用户的潜在兴趣，因为传统推荐算法依赖于用户过去对某些内容的喜好，它产生的推荐也都会和用户过去喜欢的内容相似。
[0006]另外，相关技术中也已经存在多种基于知识图谱的图计算模型的内容推荐算法，取得了一定的效果。但缺点仍然明显：1、图计算模型的训练需要大量的数据，训练成本高，且耗时较长。2、其次，算法的可解释性差，基于深度学习的图计算模型通常包含深度嵌套的非线性结构，很难确定具体是哪些因素驱动算法产生推荐结果，缺乏决策的可解释性和透明度。3、最后，由于某些知识管理平台的文档的内容具有不同的类型，例如解决方案类文档、案例类文档和产品类文档，传统基于图计算模型的算法很难处理这种情况下的内容推荐。
[0007]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0008]本申请实施例提供了一种文档推荐方法、装置及电子设备，以至少解决相关技术中基于传统的内容推荐算法或者图计算模型的内容推荐算法进行内容推荐造成的推荐结
果不准确，缺乏透明度，难以对不同类型的文档进行内容推荐的技术问题。
[0009]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种文档推荐方法，包括：获取目标浏览行为所对应文档的标识信息，在知识图谱中定位标识信息对应的节点；获取与节点连接的其他节点，确定获取到的其他节点为候选集合；对候选集合进行第一级排序，并对候选集合进行第二级排序，其中，第一级排序与第二级排序的排序规则不同；根据第一级排序与第二级排序的排序结果对候选集合中的所有节点进行排序，生成推荐列表；将推荐列表发送至目标对象。
[0010]可选地，对候选集合进行第一级排序，包括：获取候选集合在知识图谱中对应的子图；计算子图中各个节点的推荐贡献值，并根据推荐贡献值对各个节点进行排序。
[0011]可选地，计算子图中各个节点的推荐贡献值，包括：确定子图中的候选节点的入度和出度；根据入度和出度确定候选节点入度对应的权重以及候选节点出度对应的权重，其中，入度对应的权重小于出度对应的权重；获取目标对象的历史访问纪录；根据历史访问纪录确定目标对象在子图中除访问候选节点之外的相邻节点；根据候选节点以及相邻节点确定候选节点与相邻节点之间的边，其中，边对应的值为预设值；根据边确定候选节点入度边对应的值以及候选节点出度边对应的值；根据入度对应的权重、出度对应的权重、入度边对应的值以及出度边对应的值计算推荐贡献值。
[0012]可选地，根据入度对应的权重、出度对应的权重、入度边对应的值以及出度边对应的值计算推荐贡献值，包括：确定入度对应的权重与入度边对应的值的第一乘积，确定出度对应的权重与出度边对应的值的第二乘积；确定第一乘积与第二乘积的和值，和值为推荐贡献值。
[0013]可选地，对候选集合进行第二级排序，包括：确定与当前访问内容指向相同的案例节点，则案例节点为第一优先待推荐内容；确定与当前访问内容指向相同的客户节点，则客户节点为第二优先待推荐内容；确定与当前访问内容指向相同的行业节点，则行业节点为第三优先待推荐内容，其中，第一优先级高于第二优先级，第二优先级高于第三优先级。
[0014]可选地，根据第一级排序与第二级排序的排序结果对候选集合中的所有节点进行排序，包括：根据第一级排序对候选集合中的所有节点进行排序；在推荐贡献值相等的情况下，根据第二级排序对候选集合中的所有节点进行排序。
[0015]可选地，生成推荐列表，包括：根据目标对象的历史访问记录确定各个文档类型的比例，其中，文档类型包括解决方案类文档、案例类文档以及产品类文档；获取目标对象的浏览行为信息，根据浏览行为信息对比例进行调整得到目标比例，根据目标比例生成推荐列表，其中，浏览行为信息用于确定目标对象感兴趣的内容。
[0016]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种文档推荐装置，包括：第一获取模块，用于获取目标浏览行为所对应文档的标识信息，在知识图谱中定位标识信息对应的节点；第二获取模块，用于获取与节点连接的其他节点，确定获取到的其他节点为候选集合；第一排序模块，用于对候选集合进行第一级排序，并对候选集合进行第二级排序，其中，第一级排序与第二级排序的排序规则不同；第二排序模块，用于根据第一级排序与第二级排序的排序结果对候选集合中的所有节点进行排序，生成推荐列表；发送模块，用于将推荐列表发送至目标对象。
[0017]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质包括
存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行任意一种文档推荐方法。
[0018]根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，以实现任意一种文档推荐方法。
[0019]在本申请实施例中，采用知识图谱深度挖掘用户感兴趣内容的方式，通过获取目标浏览行为所对应文档的标识信息，在知识图谱中定位标识信息对应的节点；获取与节点连接的其他节点，确定获取到的其他节点为候选集合；对候选集合进行第一级排序，并对候选集合进行第二级排序，其中，第一级排序与第二级排序的排序规则不同；根据第一级排序与第二级排序的排序结果对候选集合中的所有节点进行排序，生成推荐列表；将推荐列本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种文档推荐方法，其特征在于，包括：获取目标浏览行为所对应文档的标识信息，在知识图谱中定位所述标识信息对应的节点；获取与所述节点连接的其他节点，确定获取到的所述其他节点为候选集合；对所述候选集合进行第一级排序，并对所述候选集合进行第二级排序，其中，所述第一级排序与所述第二级排序的排序规则不同；根据所述第一级排序与所述第二级排序的排序结果对所述候选集合中的所有节点进行排序，生成推荐列表；将所述推荐列表发送至目标对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述候选集合进行第一级排序，包括：获取所述候选集合在所述知识图谱中对应的子图；计算所述子图中各个节点的推荐贡献值，并根据所述推荐贡献值对所述各个节点进行排序。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算所述子图中各个节点的推荐贡献值，包括：确定所述子图中的候选节点的入度和出度；根据所述入度和出度确定所述候选节点入度对应的权重以及所述候选节点出度对应的权重，其中，所述入度对应的权重小于所述出度对应的权重；获取目标对象的历史访问纪录；根据所述历史访问纪录确定所述目标对象在所述子图中除访问所述候选节点之外的相邻节点；根据所述候选节点以及所述相邻节点确定所述候选节点与所述相邻节点之间的边，其中，所述边对应的值为预设值；根据所述边确定所述候选节点入度边对应的值以及所述候选节点出度边对应的值；根据所述入度对应的权重、所述出度对应的权重、所述入度边对应的值以及所述出度边对应的值计算所述推荐贡献值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述入度对应的权重、所述出度对应的权重、所述入度边对应的值以及所述出度边对应的值计算所述推荐贡献值，包括：确定所述入度对应的权重与所述入度边对应的值的第一乘积，确定所述出度对应的权重与所述出度边对应的值的第二乘积；确定所述第一乘积与所述第二乘积的和值，所述和值为所述推荐贡献值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述候选集合进行第二级排序，包括：确定与当前访问内容指向相同的案例节点，则所述案例节点为第...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪金，孙学贺，段圣恩，赵秦一，朱庭俊，张久懿，张宇，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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