目标推荐信息的确定方法技术

本申请涉及一种目标推荐信息的确定方法

【技术实现步骤摘要】
目标推荐信息的确定方法、信息推荐方法、装置和设备


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种目标推荐信息的确定方法
、
信息推荐方法
、
装置和设备
。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，以及各类互联网应用
、
网站的广泛使用，越来越多用户通过从不同应用或网站上，实时获取所需信息或资讯，而各类应用或网站也可在使用或访问过程中，为用户进行信息推荐，以达到更好的交互效果和引流效果
。
[0003]传统上，针对用户需要观看在线视频或进行在线购物时，多采用根据某个用户的历史访问或历史购买记录，进行相似视频或者产品的推荐的方式
。
以推荐视频为例，具体可以根据用户对某个视频的观看记录，推荐和该视频的视频标题
、
视频标签或视频内容分类相近的其他视频
。
[0004]但由于传统的信息推荐方式，仅考虑已经获取到历史记录的用户，而并不能全面考虑视频或者产品本身的特性，也无法实时跟进不同用户在不同场景下的实际需求和当前动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种目标推荐信息的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标多媒体数据在目标时间窗口内的互动信息集合，所述互动信息集合包括各互动信息；基于各所述互动信息，识别所述目标时间窗口内的兴趣点；确定各所述兴趣点与所述互动信息集合的相关度；根据各所述兴趣点与所述互动信息集合的相关度，从各所述兴趣点中筛选出所述目标时间窗口内的目标兴趣点；基于所述目标兴趣点确定目标推荐信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各所述兴趣点与所述互动信息集合的相关度，包括：确定各所述兴趣点分别与各所述互动信息的第一相关度；通过各所述兴趣点分别与各所述互动信息的第一相关度，确定各所述兴趣点与所述互动信息集合的第二相关度
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定各所述兴趣点分别与各所述互动信息的第一相关度，包括：获取各所述兴趣点对应的各第一文本特征向量，以及各互动信息对应的各第二文本特征向量；对各所述第一文本特征向量和各所述第二文本特征向量，分别进行映射处理，得到对应的第一语义向量和第二语义向量；基于各所述第一语义向量和各所述第二语义向量，分别进行语义相关性计算，得到各所述兴趣点分别与各所述互动信息的第一相关度
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过各所述兴趣点分别与各所述互动信息的第一相关度，确定各所述兴趣点与所述互动信息集合的第二相关度，包括：对每个所述兴趣点和各所述互动信息的第一相关度，进行求和处理，得到对应的兴趣点和各所述互动信息之间的总相关度；获取所述互动信息集合中互动信息的总数；根据所述互动信息的总数，对所述总相关度进行求均值处理，得到对应兴趣点和所述互动信息集合之间的第二相关度
。5.
根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于各所述互动信息，识别所述目标时间窗口内的兴趣点，包括：获取与所述目标多媒体数据对应的字典树；所述字典树包括各候选兴趣点；对各所述互动信息进行实体识别处理，得到与各所述互动信息对应的第一实体；将各所述第一实体，与所述字典树包括的各候选兴趣点进行兴趣点匹配，获得所述目标时间窗口内的各兴趣点
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标多媒体数据对应的字典树的获得方式，包括：获取所述目标多媒体数据对应的全部互动信息以及多媒体属性信息，所述多媒体属性信息包括标题数据以及分类标签数据；对所述全部互动信息以及多媒体属性信息进行实体识别，得到对应的第二实体；
将各所述第二实体确定为候选兴趣点，并根据各所述候选兴趣点，构建得到与所述目标多媒体数据对应的字典树
。7.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标推荐信息包括多媒体推荐数据；所述基于所述目标兴趣点确定目标推荐信息，包括：在建立的兴趣点索引结构中，查找与各所述目标兴趣点匹配的候选兴趣点，所述兴趣点索引结构包括兴趣点与多媒体数据标识的索引关系；基于所述兴趣点索引结构的索引关系，确定与所述候选兴趣点对应的多媒体数据标识；将各所述多媒体数据标识对应的多媒体推荐数据，确定为目标推荐信息
。8.
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述兴趣点索引结构的建立方式，包括：对多媒体数据库中各多媒体数据的多媒体属性...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶祺，王峰，
申请(专利权)人：腾讯科技武汉有限公司，
类型：发明
国别省市：