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【技术实现步骤摘要】
本申请属于数据处理,尤其涉及一种企业推荐方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、为用户推荐企业时,大多依赖于某一种企业推荐模型,用户每一次搜索得到的均是基于这种企业推荐模型推荐的企业,由于企业推荐模型较为简单和单一,没有考虑用户对所推荐的企业是否感兴趣,因此,目前的企业推荐方法并不能满用户的需求,用户体验较差。
技术实现思路
1、有鉴于此,本申请实施例提供一种企业推荐方法、装置、终端设备及存储介质,以解决现有技术中,企业推荐模型单一,无法为用户推荐感兴趣的企业,以及因此导致的用户体验不佳的问题。
2、本申请实施例的第一方面提供了一种企业推荐方法,所述企业推荐方法包括:
3、基于训练的推荐神经网络模型推荐企业推荐模型;
4、根据所述企业推荐模型和用户的当前行为数据向用户推荐目标企业;
5、获取用户对所述目标企业的兴趣值;
6、若所述兴趣值小于第一预设阈值,则更新初始兴趣阈值;
7、若更新后的初始兴趣阈值大于或等于第二预设阈值,则返回执行基于训练的推荐神经网络模型推荐企业推荐模型的步骤。
8、本申请实施例的第二方面提供一种企业推荐装置,所述企业推荐装置包括:
9、第一推荐模块,用于基于训练的推荐神经网络模型推荐企业推荐模型;
10、第二推荐模块,用于根据所述企业推荐模型和用户的当前行为数据向用户推荐目标企业;
11、获取模块,用于获取用户对所述目标企业的兴趣值
12、更新模块,用于若所述兴趣值小于第一预设阈值,则更新初始兴趣阈值;
13、执行模块,用于若更新后的初始兴趣阈值大于或等于第二预设阈值,则返回执行基于训练的推荐神经网络模型推荐企业推荐模型的步骤。
14、本申请实施例的第三方面提供一种终端设备,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如本申请实施例的第一方面所述的企业推荐方法的步骤。
15、本申请实施例的第四方面提供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如本申请实施例的第一方面所述的企业推荐方法的步骤。
16、本申请实施例的第一方面提供的企业推荐方法,首先基于训练的推荐神经网络模型推荐企业推荐模型;然后根据企业推荐模型和用户的当前行为数据向用户推荐目标企业;再获取用户对目标企业的兴趣值;若兴趣值小于第一预设阈值,则更新初始兴趣阈值;若更新后的初始兴趣阈值大于或等于第二预设阈值,则返回执行基于训练的推荐神经网络模型推荐企业推荐模型的步骤,如此,通过调整企业推荐模型,可以为用户推荐适配度更高的企业,提高推荐企业的准确率。
17、可以理解的是,上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述,在此不再赘述。
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1.一种企业推荐方法,其特征在于,所述企业推荐方法包括:
2.如权利要求1所述的企业推荐方法,其特征在于,所述基于训练的推荐神经网络模型推荐企业推荐模型,包括:
3.如权利要求2所述的企业推荐方法,其特征在于,所述根据所述操作数据训练所述推荐神经网络模型,包括:
4.如权利要求2所述的企业推荐方法,其特征在于,所述利用训练的推荐神经网络模型推荐所述企业推荐模型,包括:
5.如权利要求1所述的企业推荐方法,其特征在于,所述获取用户对所述目标企业的兴趣值,包括:
6.如权利要求1至5任一项所述的企业推荐方法,其特征在于,所述获取用户对所述目标企业的兴趣值之后,包括:
7.如权利要求1至5任一项所述的企业推荐方法,其特征在于,所述若所述兴趣值小于第一预设阈值,则更新初始兴趣阈值之后,还包括:
8.一种企业推荐装置,其特征在于,所述企业推荐装置包括:
9.一种终端设备,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,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权
10.一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,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的企业推荐方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种企业推荐方法,其特征在于,所述企业推荐方法包括:
2.如权利要求1所述的企业推荐方法,其特征在于,所述基于训练的推荐神经网络模型推荐企业推荐模型,包括:
3.如权利要求2所述的企业推荐方法,其特征在于,所述根据所述操作数据训练所述推荐神经网络模型,包括:
4.如权利要求2所述的企业推荐方法,其特征在于,所述利用训练的推荐神经网络模型推荐所述企业推荐模型,包括:
5.如权利要求1所述的企业推荐方法,其特征在于,所述获取用户对所述目标企业的兴趣值,包括:
6.如权利要求1至5任一项所述的企业推荐方法,其特征在于,所述获取用户对所述目标企业...
【专利技术属性】
技术研发人员:王绍军,巩福,李炜,
申请(专利权)人:深圳太极数智技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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