信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能及智能医疗领域，提供一种信息推荐方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括：基于预设的多模态模型，获取待推荐信息的静态特征，所述静态特征包括是根据所述待推荐信息的视觉特征、文本特征确定的；根据针对所述待推荐信息的行为序列，确定所述待推荐信息的动态特征；根据所述静态信息和所述动态信息，对所述待推荐信息进行聚类处理，确定所述待推荐信息的信息类型；根据针对内容信息的浏览操作，基于所述内容信息对应的信息类型，从所述待推荐信息中确定与所述内容信息对应的目标推荐信息。本申请提供的信息推荐方法可以应用于医疗平台，结合了多样化的信息特征作为信息推荐的依据，提高了信息推荐的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能及智能医疗领域，尤其涉及一种信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能推荐算法的兴起，将智能推荐算法再内容平台中的应用也越来越普遍，可以通过智能推荐算法根据用户浏览的内容推荐用户可能会感兴趣的内容。内容平台例如可以是医疗平台，用户搜索想要了解的医疗信息，平台根据用户浏览的内容与其它内容的相关性，向用户推荐其它内容。然而，现有的智能推荐算法往往是根据内容的标签进行推荐，一些标签甚至是由用户自己添加的，确定推荐内容的依据也往往比较单一，在此基础上难以准确识别用户意图，推荐的内容准确度较低。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种信息推荐方法、装置、设备及计算机存储介质，旨在提高信息推荐的准确性。
[0004]第一方面，本申请提供一种信息推荐方法，所述信息推荐方法包括以下步骤：
[0005]基于预设的多模态模型，获取待推荐信息的静态特征，所述静态特征包括是根据所述待推荐信息的视觉特征、文本特征确定的；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设的多模态模型，获取待推荐信息的静态特征，所述静态特征包括是根据所述待推荐信息的视觉特征、文本特征确定的；根据针对所述待推荐信息的行为序列，确定所述待推荐信息的动态特征；根据所述静态特征和所述动态特征，对所述待推荐信息进行聚类处理，确定所述待推荐信息的信息类型；根据针对内容信息的浏览操作，基于所述内容信息对应的信息类型，从所述待推荐信息中确定与所述内容信息对应的目标推荐信息。2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据针对所述待推荐信息的行为序列，确定所述待推荐信息的动态特征，包括：根据所述行为序列中行为信息的记录时间，对所述行为信息进行分类，得到长期行为序列和短期行为序列；基于所述长期行为序列和所述短期行为序列建立双塔模型，所述双塔模型用于确定所述待推荐信息的长期动态特征和短期动态特征；若所述长期动态特征和所述短期动态特征的相似度大于预设阈值，根据所述长期动态特征和所述短期动态特征确定所述推荐信息的动态特征。3.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述行为序列包括：对所述待推荐信息执行浏览操作的用户序列；所述根据所述行为序列中行为信息的记录时间，对所述行为信息进行分类，得到长期行为序列和短期行为序列，包括：根据所述用户序列中用户信息的记录时间，对所述用户信息进行分类，得到长期用户序列和短期用户序列。4.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户序列中用户信息的记录时间，对所述用户信息进行分类，得到长期用户序列和短期用户序列，包括以下至少一者：基于用户信息对应的用户对所述待推荐信息执行浏览操作的浏览时长，对所述长期用户序列中的用户信息进行过滤；基于用户信息对应的用户对所述待推荐信息的偏好强度，对所述长期用户序列中的用户信息进行过滤，其中，所述偏好强度根据所述用户是否针对所述待推荐信息执行预设操作确定；基于所述用户序列中用户信息对应的用户属性，对所述长期用户序列中的用户信息进行过滤。5.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张倩，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：