资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及大数据、信息流、智能推荐等技术领域。具体实现方案为：获取待调整资源和待调整资源对应的资源集；确定目标类别的资源在资源集中的第一占比；基于第一占比与预期占比，通过PID方法确定待调整资源的调整因子，以使得第一占比趋近预期占比；基于调整因子修正待调整资源的推荐分值，得到待调整资源的已修正分值；基于待调整资源的已修正分值，向目标对象推荐资源。本公开实施例中，采用PID方法对待调整资源的推荐分值进行修正，有利于合理的对资源进行重排序以满足用户对多样化资源的需求，从而有利于合理利用处理资源提高用户留存率。理利用处理资源提高用户留存率。理利用处理资源提高用户留存率。

【技术实现步骤摘要】
资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及大数据、信息流、智能推荐等


技术介绍

[0002]对于信息流的推荐，目标对象的多样性体验尤为重要。在大量资源中，需要基于推荐策略从海量资源中筛选出需要推荐给用户的资源。虽然相关技术中给出了一些推荐策略，但是如何为用户推荐多样化的内容仍是需要关注的问题。

技术实现思路

[0003]本公开提供了资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种资源推荐方法，包括：
[0005]获取待调整资源，以及待调整资源对应的资源集；待调整资源为待推荐资源序列中的任一资源，资源集包括待调整资源，以及待推荐资源序列中待调整资源的推荐排序之前的资源；
[0006]确定目标类别的资源在资源集中的第一占比；
[0007]基于第一占比与预期占比，通过PID(Proportional、Integral、Differential，比例积分微分控制)方法确定待调整资源的调整因子，以使得第一占比趋近预期占本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种资源推荐方法，包括：获取待调整资源，以及所述待调整资源对应的资源集；所述待调整资源为待推荐资源序列中的任一资源，所述资源集包括所述待调整资源，以及所述待推荐资源序列中所述待调整资源的推荐排序之前的资源；确定目标类别的资源在所述资源集中的第一占比；基于所述第一占比与预期占比，通过PID方法确定所述待调整资源的调整因子，以使得所述第一占比趋近所述预期占比；基于所述调整因子修正所述待调整资源的推荐分值，得到所述待调整资源的已修正分值；基于所述待调整资源的已修正分值，向目标对象推荐资源。2.根据权利要求1所述的方法，所述PID方法中包括比例项、积分项和微分项，其中，所述微分项用于表示第一差距和第二差距之间的变化情况，所述第一差距为所述第一占比与所述预期占比之间的差距，所述第二差距为所述待推荐资源序列中所述待调整资源的相邻资源作为待调整资源的情况下，所述目标类别的资源在参考资源对应的资源集中的第二占比与所述预期占比之间的差距。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述PID方法的表达式为：其中，U(K)表示基于所述PID方法得到的所述待调整资源的影响因子，所述影响因子用于确定所述调整因子；K表示所述待调整资源，并表示所述待调整资源在所述待推荐资源序列中的推荐排序；(K
‑
1)表示所述待推荐资源序列中推荐排序为(K
‑
1)的参考资源；e(K)表示所述第一占比和所述预期占比的差距；e(K
‑
1)表示第二占比和所述预期占比的差距，所述第二占比为所述目标类别的资源在所述参考资源对应的资源集中的占比；e(n)表示第三占比和所述预期占比的差距，所述第三占比为所述目标类别的资源在推荐排序为n的资源对应的资源集中的占比；K
p
表示比例项的权重、K
i
表示积分项的权重、K
d
表示微分项的权重。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其中，确定PID方法中比例项、积分项和微分项中任一项的权重，包括：确定所述第一占比与所述预期占比的差距；基于所述差距与权重之间的映射关系，确定所述任一项的权重。5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其中，所述通过PID方法确定所述待调整资源的调整因子，包括：通过所述PID方法的表达式确定出影响因子；基于映射规则，将所述影响因子映射到目标取值区间，得到所述调整因子；其中，所述映射规则满足以下条件：在所述影响因子为负数的情况下，所述影响因子映射到所述目标取值区间的第一子区间，所述第一子区间用于降低所述待调整资源的推荐排序；在所述影响因子为正数的情况下，所述影响因子映射到所述目标取值区间的第二子区间，所述第二子区间用于提高所述待调整资源的推荐排序。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于映射规则，将所述影响因子映射到目标取值区间，包括：基于满足所述映射规则的sigmoid激活函数，将所述影响因子映射到所述目标取值区间。7.根据权利要求1
‑
6中任一项所述的方法，还包括基于以下方法确定所述预期占比：确定所述目标对象在指定时长内对所述目标类别的资源的兴趣度；基于预设偏置调整所述兴趣度，得到所述预期占比。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述确定所述目标对象在指定时长内对所述目标类别的资源的兴趣度，包括：获取所述指定时长内针对所述目标对象的已推荐资源集合；获取所述目标对象对所述已推荐资源集合中的所述目标类别的资源的操作记录；基于所述操作记录，从所述已推荐资源集合的所述目标类别的资源中筛选出具有目标操作的资源；确定具有所述目标操作的资源在所述已推荐资源中的占比，得到所述兴趣度。9.根据权利要求7或8所述的方法，还包括：在所述预期占比大于预期上限的情况下，将所述预期占比修正为小于或等于所述预期上限。10.根据权利要求1
‑
9中任一项所述的方法，还包括：在所述PID方法中的积分项的值大于积分上限的情况下，将所述积分项的取值修正为小于或等于所述积分上限。11.根据权利要求1
‑
10中任一项所述的方法，还包括基于以下方法确定所述目标类别：获取预设时间段内针对所述目标对象的推荐记录；从所述推荐记录中筛选出资源数量低于预设阈值的类别作为所述目标类别。12.根据权利要求1
‑
11中任一项所述的方法，其中，所述目标类别为类别集中的类别，所述类别集中包括至少两种类别，且每种类别下包括多个子类别。13.根据权利要求1
‑
12中任一项所述的方法，其中，在从候选资源集中筛选出资源子集推荐给所述目标对象的情况下，所述待推荐资源序列包括所述资源子集中已有资源以及所述待调整资源，且已有资源按照添加到所述资源子集中的顺序排序，所述待调整资源排序在最后；或者，所述待推荐资源序列包括所述资源子集，以及所述候选资源集和所述资源子集的差集，且在所述待推荐资源序列中所述资源子集中资源的排序在所述差集之前，所述差集中资源依照所述候选资源集进行排序；所述基于所述待调整资源的已修正分值，向目标对象推荐资源，包括：在所述资源子集中的已有资源未达到指定数量，且所述待调整资源的已修正分值为剩余资源集中所有资源的已修正分值的最大值的情况下，将所述待调整资源添加到所述资源子集；其中，所述剩余资源集为所述待推荐资源序列中未被添加到所述资源子集中的资源。14.一种资源推荐装置，包括：第一获取模块，用于获取待调整资源，以及所述待调整资源对应的资源集；所述待调整资源为待推荐资源序列中的任一资源，所述资源集包括所述待调整资源，以及所述待推荐资源序列中所述待调整资源的推荐排序之前的资源；
第一占比确定模块，用于确定目标类别的资源在所述资源集中的第一占比；调整因子确定模块，用于基于所述第一占比与预期占比，通过PID方法确定所述待调整资源的调整因...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏国朋，杨牡丹，王朝旭，曹茜，郑宇航，
申请(专利权)人：百度中国有限公司，
类型：发明
国别省市：