推荐系统重排方法、装置、计算机设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种推荐系统重排方法，该方法包括获取初始排序表；初始排序表包括至少一个推荐物品、与推荐物品对应的初始值以及与推荐物品对应的物品类别；根据所有推荐物品、所有初始值和所有物品类别，确定目标函数；获取预设差分进化算法，通过预设差分进化算法和目标函数对所有推荐物品进行重新排序，得到排序输出结果；根据所有排序输出结果，确定目标排序表。本发明专利技术实现了将重排排序问题转为0

【技术实现步骤摘要】
推荐系统重排方法、装置、计算机设备及介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种推荐系统重排方法、装置、计算机设备及介质。

技术介绍

[0002]随着电子商务规模的不断扩大，保险或金融等领域中商品个数和种类快速增长，例如在银行、证券、保险等金融机构的业务量持续扩大，产生大量的商品个数和种类。用户需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。为了解决这些问题，推荐系统应运而生。推荐系统根据用户需求、兴趣、偏好等，通过推荐算法从海量数据中挖掘出用户感兴趣的项目，并将结果以列表的形式推荐给用户。
[0003]现有技术中，保险或金融等领域中的推荐系统通常包括召回层、精排层和重排层，重排层离用户展现最近，也非常关键。重排层主要解决的是用户体验的问题，是在不降低点击率、转化率等转化指标的基础上提升保险或金融等领域中商品展示的多样性。当前主要解决多样性的重排算法主要有类目打散和DPP行列式多样性打散算法。类目打散效果一般，DPP行列式多样性打散算法计算量巨大，尤其在商品数量较多的场景下对保险或金融等领域中的计算速度的挑战较大，以及对保险或金融等领域中的计算资源依赖也较高。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种推荐系统重排方法、装置、计算机设备及介质，以解决现有技术中推荐系统重排对计算资源依赖较高的问题。
[0005]一种推荐系统重排方法，包括：
[0006]获取初始排序表；所述初始排序表包括至少一个推荐物品、与所述推荐物品对应的初始值以及与所述推荐物品对应的物品类别；
[0007]根据所有所述推荐物品、所有所述初始值和所有所述物品类别，确定目标函数；
[0008]获取预设差分进化算法，通过所述预设差分进化算法和所述目标函数对所有所述推荐物品进行重新排序，得到排序输出结果；
[0009]根据所有所述排序输出结果，确定目标排序表。
[0010]一种推荐系统重排装置，包括：
[0011]数据获取模块，用于获取初始排序表；所述初始排序表包括至少一个推荐物品、与所述推荐物品对应的初始值以及与所述推荐物品对应的物品类别；
[0012]目标函数模块，用于根据所有所述推荐物品、所有所述初始值和所有所述物品类别，确定目标函数；
[0013]重新排序模块，用于获取预设差分进化算法，通过所述预设差分进化算法和所述目标函数对所有所述推荐物品进行重新排序，得到排序输出结果；
[0014]目标结果模块，用于根据所有所述排序输出结果，确定目标排序表。
[0015]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理
器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述推荐系统重排方法。
[0016]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述推荐系统重排方法。
[0017]本专利技术提供一种推荐系统重排方法、装置、设备及介质，该方法通过召回层和精排层对目标物品进行初步排序，从而实现了对初始排序表中推荐物品的获取，进而实现了对与推荐物品对应的初始值以及与推荐物品对应的物品类别的获取。通过初始值和物品类别构建目标函数，从而实现了对目标函数的确定，进而通过取目标函数的对偶函数，实现了对目标函数量化为最小化。通过预设差分进化算法和目标函数对所有推荐物品进行重新排序，从而实现了将保险或金融等领域中物品重排排序问题转为0
‑
1背包问题进行求解，进而实现了利用预设差分进化算法的种群搜索特质，使得NP问题快速得到结果。通过0
‑
1背包问题对排序输出结果进行分类及排序，从而实现了对目标排序表的获取，进而减少了保险或金融等领域中对计算资源依赖，以及提升了保险或金融等领域中计算速度。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1是本专利技术一实施例中推荐系统重排方法的应用环境示意图；
[0020]图2是本专利技术一实施例中推荐系统重排方法的流程图；
[0021]图3是本专利技术一实施例中推荐系统重排方法步骤S30的流程图；
[0022]图4是本专利技术一实施例中推荐系统重排方法步骤S305的流程图；
[0023]图5是本专利技术一实施例中推荐系统重排装置的原理框图；
[0024]图6是本专利技术一实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]本专利技术实施例提供的推荐系统重排方法，该推荐系统重排方法可应用如图1所示的应用环境中。具体地，该推荐系统重排方法应用在推荐系统重排装置中，该推荐系统重排装置包括如图1所示的客户端和服务器，客户端与服务器通过网络进行通信，用于解决现有技术中推荐系统重排对计算资源依赖较高的问题。其中，该服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。客户端又称为用户端，是指与服务器相对应，为客户提供分类服务的程序。客户端可安装在但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备上。
[0027]在一实施例中，如图2所示，提供一种推荐系统重排方法，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明，包括如下步骤：
[0028]S10：获取初始排序表；所述初始排序表包括至少一个推荐物品、与所述推荐物品对应的初始值以及与所述推荐物品对应的物品类别。
[0029]可理解地，初始排序表为通过推荐系统的召回层和精排层对推荐物品进行排序后得到的。推荐物品为推荐系统根据用户输入的目标物品向用户推荐的相似物品。例如，在银行领域中，与用户目标理财产品对应的第一理财产品、第二理财产品和第三理财产品等等。目标物品为用户需要的物品，例如，在保险领域中，目标物品可以是第三等级的车险，或者第二等级的人身险。初始排序表可以是通过爬虫技术从数据库中采集得到，也可以是由用户从客户端发送到服务器中的。初始排序表包括至少一个推荐物品，以及与推荐物品对应的物品类别，其中物品类别为推荐物品的种类。初始排序表还包括与推荐物品对应的初始值，初始值的范围为0至1，该初始值为推荐物品与目标物品的之间的相关性得分，初始值越高，推荐物品在初始排序表中对应的位置越靠前。例如，在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种推荐系统重排方法，其特征在于，包括：获取初始排序表；所述初始排序表包括至少一个推荐物品、与所述推荐物品对应的初始值以及与所述推荐物品对应的物品类别；根据所有所述推荐物品、所有所述初始值和所有所述物品类别，确定目标函数；获取预设差分进化算法，通过所述预设差分进化算法和所述目标函数对所有所述推荐物品进行重新排序，得到排序输出结果；根据所有所述排序输出结果，确定目标排序表。2.如权利要求1所述的推荐系统重排方法，其特征在于，所述获取初始排序表，包括：获取目标物品，将所述目标物品输入到推荐系统中，得到至少一个候选物品；对所有所述候选物品进行筛选处理，得到所述初始排序表。3.如权利要求2所述的推荐系统重排方法，其特征在于，所述对所有所述候选物品进行筛选处理，得到所述初始排序表，包括：获取与各所述候选物品对应的物品相似度值，并对所有所述物品相似度值进行排序，并确定所有所述物品相似度值中的下四分位数、上四分位数以及四分位距，得到箱形图；根据所述箱形图中所述下四分位数以及所述四分位距，确定区间最大值；将所有所述物品相似度值和所述区间最大值进行比较，将所述物品相似度值大于所述区间最大值对应的所述候选物品记录为所述推荐物品。4.如权利要求1所述的推荐系统重排方法，其特征在于，所述通过所述预设差分进化算法和所述目标函数对所有所述推荐物品进行重新排序，得到排序输出结果，包括：通过所述预设差分进化算法对所有所述推荐物品进行初始化处理，得到初始物品向量；通过所述目标函数对所有所述初始物品向量进行适应度处理，得到与所述初始物品向量对应的初始适应值；获取变异因子，根据所述变异因子对所有所述初始物品向量进行变异处理，得到变异物品向量；获取预设交叉概率，通过所述预设交叉概率对所有所述变异物品向量进行交叉处理，得到交叉物品向量；获取交叉适应值，根据所述交叉物品向量、所述交叉适应值、所述初始物品向量和所述初始适应值，确定选择物品向量；判断是否达到终止条件，若达到终止条件，则终止进化，并将所述选择物品向量记录为排序输出结果。5.如权利要求4所述的推荐系统重排方法，其特征在于，所述根据所述交叉物品向量和与所述交叉物品向量对应的适应度值，确定选择物品向量，包括：将与所述交叉物品向量对应的交叉适应值和与所述初始物品向量对应的初始适应值进行比较，得到比较结果；当所述比较结果表征所述交叉适应值小...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐亚，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：