【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种资源推荐方法、装置、计算机设备、介质及产品。
技术介绍
1、在资源推荐场景中，通常利用点到点(item2item)召回算法进行资源召回，并基于召回的资源进行资源推荐。其中，点到点召回算法依赖用户对资源的历史交互行为来实现资源的召回，召回的资源通常是有较多历史交互行为的资源，即在进行资源推荐时，所推荐的资源为较多历史交互行为的资源；可见，对于缺少历史交互行为或历史交互行为较少的资源则无法召回，从而导致在资源推荐中缺少交互行为的资源或具有较少交互行为的资源的分发效率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种资源推荐方法、装置、计算机设备、介质及产品，可提高在资源推荐中针对缺少行为数据的资源或具有较少行为数据的资源的分发效率。
2、本申请实施例第一方面公开了一种资源推荐方法，所述方法包括：
3、从资源库中查找待推荐对象产生有历史行为的资源，并基于查找到的资源得到种子资源集；
4、确定所述种子资源集中每个种子资源在所述资源库中所属的目标资源簇；所述资源库中的资源通过所述资源库中各个资源的特征向量进行聚类处理划分为多个资源簇，任一资源簇中包括所述资源库中的一个或多个资源；
5、获取所述每个种子资源所属的目标资源簇与所述多个资源簇中各个资源簇之间的相似度，并基于获取到的相似度确定所述每个种子资源所属的目标资源簇对应的相似资源簇；
6、基于所述每个种子资源的目标资源簇中的资源以及相应相似资源簇中的资源
7、本申请实施例第二方面公开了一种资源推荐装置，所述装置包括：
8、查找单元，用于从资源库中查找待推荐对象产生有历史行为的资源，并基于查找到的资源得到种子资源集；
9、第一确定单元，用于确定所述种子资源集中每个种子资源在所述资源库中所属的目标资源簇；所述资源库中的资源通过所述资源库中各个资源的特征向量进行聚类处理划分为多个资源簇，任一资源簇中包括所述资源库中的一个或多个资源；
10、第二确定单元，用于获取所述每个种子资源所属的目标资源簇与所述多个资源簇中各个资源簇之间的相似度，并基于获取到的相似度确定所述每个种子资源所属的目标资源簇对应的相似资源簇；
11、推荐获取单元，用于基于所述每个种子资源的目标资源簇中的资源以及相应相似资源簇中的资源对所述待推荐对象进行资源推荐。
12、本申请实施例第三方面公开了一种计算机设备，包括处理器和存储器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。
13、本申请实施例第四方面公开了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，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。
14、本申请实施例第五方面公开了一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品或计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现上述第一方面的方法。
15、在本申请实施例中，可以从资源库中查找待推荐对象产生有历史行为的资源，并基于查找到的资源得到种子资源集；然后，可以确定种子资源集中每个种子资源在资源库中所属的目标资源簇；该资源库中的资源通过资源库中各个资源的特征向量进行聚类处理划分为多个资源簇，任一资源簇中包括资源库中的一个或多个资源；进一步的，可以获取每个种子资源所属的目标资源簇与多个资源簇中各个资源簇之间的相似度，并基于获取到的相似度确定每个种子资源所属的目标资源簇对应的相似资源簇；最后，可以基于每个种子资源的目标资源簇中的资源以及相应相似资源簇中的资源对待推荐对象进行资源推荐。通过上述方式，可以提高在资源推荐中针对缺少行为数据或具有较少行为数据的资源的分发效率。
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1.一种资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述资源库中任一资源的特征向量是调用向量化网络对该资源进行向量化表征得到的，所述向量化网络的训练过程包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个资源的特征向量对所述资源库中的资源进行聚类处理，得到多个资源簇，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个资源对应的行为数据确定所述多个资源簇中任意两个资源簇之间的相似度，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于获取到的相似度确定所述每个种子资源所属的目标资源簇对应的相似资源簇，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个种子资源的目标资源簇中的资源以及相应相似资源簇中的资源对所述待推荐对象进行资源推荐，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于查找到的资源得到种子资源集，包括：
9.根据权利要求8所述
10.一种资源推荐装置，其特征在于，包括：
11.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-9任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-9任一项所述的方法。
13.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现权利要求1-9任一项所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一种资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述资源库中任一资源的特征向量是调用向量化网络对该资源进行向量化表征得到的，所述向量化网络的训练过程包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个资源的特征向量对所述资源库中的资源进行聚类处理，得到多个资源簇，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个资源对应的行为数据确定所述多个资源簇中任意两个资源簇之间的相似度，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于获取到的相似度确定所述每个种子资源所属的目标资源簇对应的相似资源簇，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个种子资源的目标资源簇中的资源以及相应相似资源簇中的资源对所述待推荐对象进行资源推荐，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：高龑，
申请(专利权)人：书行科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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