一种确定推荐信息的方法、系统、计算设备及存储介质技术方案

本公开公开了一种确定推荐信息的方法、系统、计算设备及存储介质。其中确定推荐信息的方法，包括：基于用户历史行为，构建待推荐信息的有向图；基于有向图，使用随机游走生成针对待推荐信息的多个序列；通过向量生成模型对待推荐信息的特征进行处理，以生成各待推荐信息的特征向量，其中训练向量生成模型的训练样本由序列生成；对用户历史行为所指向的各待推荐信息的特征向量进行加权，生成用户特征向量；响应于推荐信息获取指令，基于用户特征向量与各待推荐信息的特征向量的相似度，确定出推荐信息。根据本方案可以提升召回阶段的准确率。根据本方案可以提升召回阶段的准确率。根据本方案可以提升召回阶段的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种确定推荐信息的方法、系统、计算设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种确定推荐信息的方法、系统、计算设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在过去的数十年里，随着互联网的快速发展，各种资源(或称之为，物料)的生产和扩散不断加速，用户在海量的信息面前往往显得不堪重负。推荐系统，旨在解决用户的信息过载问题和信息的用户匹配问题，能帮助用户及时发现对自己有价值的信息，同时让信息展现在合适的用户面前，其在我们生活中发挥着越来越重要的作用。
[0003]目前推荐系统大体可以分为两个阶段，召回阶段和排序阶段。召回阶段根据用户的兴趣标签、历史行为、热门资讯等，从海量的资源池中挑选出一个用户可能感兴趣的候选集合(数百到数千)。随后排序阶段基于此候选集合，为其中的资源进行打分和排序，从中挑选出用户最可能感兴趣的少量高质量资源(几个到几十个)并呈现给用户。召回阶段在缩小排序阶段范围的同时，也决定了推荐效果的上限。如果资源无法正确召回，再好的排序模型也无法返回一个令用户满意的结果。
[0004]因此，需要一种新的确定推荐信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定推荐信息的方法，包括：基于用户历史行为，构建待推荐信息的有向图；基于所述有向图，使用随机游走生成针对所述待推荐信息的多个序列；通过向量生成模型对待推荐信息的特征进行处理，以生成各待推荐信息的特征向量，其中训练所述向量生成模型的训练样本由所述序列生成；对用户历史行为所指向的各待推荐信息的特征向量进行加权，生成用户特征向量；响应于推荐信息获取指令，基于用户特征向量与各待推荐信息的特征向量的相似度，确定出推荐信息。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述基于有向图，使用随机游走生成针对待推荐信息的多个序列，还包括：从所述多个序列中抽取出多个待推荐信息对，所述待推荐信息对包括2个待推荐信息；利用待推荐信息对中各待推荐信息的特征，生成待推荐信息对的特征，作为训练样本。3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述基于用户历史行为，构建待推荐信息的有向图，包括：获取所有用户的历史行为记录，并根据记录的用户行为所指向的待推荐信息及用户行为所对应的时间信息，生成一个有向图，其中，所述有向图包括节点和节点间的连线，所述节点为待推荐信息的标识符，所述节点间的连线指向的方向代表节点所指示的待推荐信息的时间先后顺序。4.如权利要求3所述的方法，其中，所述基于有向图，使用随机游走生成针对待推荐信息的多个序列的步骤包括：通过将各待推荐信息作为序列的起点进行随机游走，生成预设长度的序列，其中各节点的游走概率使用拒绝采样确定；重复所述生成预设长度的序列的步骤，以得到多个序列。5.如权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其中，待推荐信息的特征包括待...

【专利技术属性】
技术研发人员：周峰，
申请(专利权)人：车智互联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：