【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机应用，尤其涉及资源召回方法。
技术介绍
1、随着计算技术的快速发展，在各种社交应用、搜索场景中为用户推荐资源(如资源召回)成为一大研究的热点。目前，针对目标用户进行资源召回，通常是通过目标用户的交互行为计算目标用户和资源的匹配度来确定召回资源。实际应用中，如果用户的长期行为较多，那么传统的推荐召回算法无法对用户的实时兴趣的迁移做出及时的响应。同样的，在用户的短期行为较多时，长期兴趣会很快被遗忘。因此，传统的推荐召回算法无法平衡用户的长短期兴趣表达，也就无法准确地挖掘用户在不同时间段的兴趣偏好，从而导致资源召回的准确性较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了资源召回方法，能够更好地平衡对象的长短期兴趣表达，以准确地挖掘对象在不同时间段的兴趣偏好，从而提高资源召回的准确性。
2、一方面，本申请实施例提供一种资源召回方法，该方法包括：
3、基于目标对象的长期行为序列，生成所述目标对象的长期行为兴趣表征；其中，所述长期行为序列包括所述目标对象在第一预设时...
【技术保护点】
1.一种资源召回方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标对象的长期行为序列，生成所述目标对象的长期行为兴趣表征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个长期行为特征的权重，对所述至少一个长期行为特征进行多层感知机运算，得到所述长期行为兴趣表征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的短期行为序列，生成所述目标对象的短期行为兴趣表征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种资源召回方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标对象的长期行为序列，生成所述目标对象的长期行为兴趣表征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个长期行为特征的权重，对所述至少一个长期行为特征进行多层感知机运算，得到所述长期行为兴趣表征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的短期行为序列，生成所述目标对象的短期行为兴趣表征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：...
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