【技术实现步骤摘要】
推荐方法、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种推荐方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]个性化推荐一般是指通过分析和挖掘用户的历史行为信息，发现用户的个性化需求与兴趣特点，将用户可能感兴趣的信息或商品推荐给用户。个性化推荐可以应用于电商系统、社交网络、广告推荐、搜索引擎等多个方面。
[0003]以个性化推荐在视频平台中的应用为例，视频平台也可以包括一个专门用于个性化推荐的推荐系统，推荐系统可以通过分析和挖掘用户观看的历史视频，发现用户对哪种类型的视频更感兴趣，并向用户推荐其更感兴趣的视频。或者，推荐系统还可以评测用户与其他用户之间的相似性，并基于用户协同过滤(user collaboration filter，UserCF)算法向用户推荐与用户相似的其他用户所感兴趣的视频等。例如，用户A曾经多次观看的电影都是科幻类的电影，如：科幻电影1、科幻电影2等，推荐系统通过数据分析找到用户B曾经也多次观看科幻电影1、科幻电影2，并且用户B还多次观看了科幻电影3，则推荐系统可以向用户A
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种推荐方法，其特征在于，所述方法包括：第一设备向服务器发送第一用户的用户信息；所述服务器向所述第一设备发送推荐信息；所述推荐信息是与第一用户群组中的用户使用第一服务相关的信息；所述第一用户的用户信息与所述第一用户群组相关；所述第一用户群组是根据第二服务中与所述第一用户相关的历史行为信息对应的特征信息、以及其他一个或多个用户在所述第二服务中的历史行为信息对应的特征信息相匹配所确定的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设备包括所述第一服务和所述第二服务；所述方法还包括：所述第一设备向所述服务器发送所述第二服务中与所述第一用户相关的历史行为信息对应的特征信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一设备包括所述第一服务，第二设备包括所述第二服务；所述方法还包括：所述第二设备向所述服务器发送所述第二服务中与所述第一用户相关的历史行为信息对应的特征信息。4.根据权利要求1
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3任一项所述的方法，其特征在于，所述第一设备向服务器发送第一用户的用户信息，包括：所述第一设备通过第三设备向服务器发送第一用户的用户信息；所述服务器向所述第一设备发送推荐信息，包括：所述服务器通过所述第三设备向所述第一设备发送推荐信息。5.根据权利要求1
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4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一用户的用户信息，包括：所述第一用户的标识信息，和/或，所述第一用户群组的标识信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述服务器根据所述第二服务中与所述第一用户相关的历史行为信息对应的特征信息、以及其他一个或多个用户在所述第二服务中的历史行为信息对应的特征信息，确定所述第一用户群组；所述服务器向所述第一设备发送所述第一用户群组的标识信息。7.根据权利要求1
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6任一项所述的方法，其特征在于，所述第二服务中与所述第一用户相关的历史行为信息对应的特征信息，包括：所述第二服务中与所述第一用户相关的历史行为信息对应的哈希值；所述其他一个或多个用户在所述第二服务中的历史行为信息对应的特征信息，包括：所述其他一个或多个用户在所述第二服务中的历史行为信息对应的哈希值。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二服务中与所述第一用户相关的历史行为信息对应的哈希值是采用第一哈希算法对第一编码结果进行哈希计算得到的，所述第一编码结果是采用第一编码方式对所述第二服务中与所述第一用户相关的历史行为信息进行编码处理得到的；所述其他一个或多个用户在所述第二服务中的历史行为信息对应的哈希值是采用第一哈希算法对第二编码结果进行哈希计算得到的，所述第二编码结果是采用第一编码方式对所述其他一个或多个用户在所述第二服务中的历史行为信息进行编码处理得到的。9.根据权利要求1
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8任一项所述的方法，其特征在于，所述第一设备向服务器发送第一
用户的用户信息，包括：当检测到所述第一用户第一次使用所述第一服务时，所述第一设备向所述服务器发送所述第一用户的用户信息。10.一种推荐方法，...
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