信息处理方法、信息处理装置、存储介质与电子设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113821717A(43)申请公布日2021.12.21(21)申请号202110129258.1(22)申请日2021.01.29(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人龚志刚尹翔王晶晶(74)专利代理机构北京律智知识产权代理有限公司11438代理人王辉阚梓瑄(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06K9/62(2006.01)G06Q10/06(2012.01)权利要求书3页说明书15页附图6页(54)发明名称信息处理方法、信息处理装置、存储介质与电子设备(57)摘要本公开提供了一种信息处理方法、信息处理装置、计算机可读存储介质与电子设备，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取目标用户的历史行为数据和待推荐对象的对象数据；根据所述历史行为数据的数据量确定所述历史行为数据和所述对象数据的数据处理策略；确定所述待推荐对象的衰减时间，并根据所述衰减时间对所述历史行为数据和所述对象数据进行衰减处理，生成所述目标用户和所述待推荐对象的目标特征数据；按照所述数据处理策略对所述目标特征数据进行处理，确定与所述目标用户匹配的待推荐对象。本公开可以提高信息推荐的准确率。CN113821717ACN113821717A权利要求书1/3页1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户的历史行为数据和待推荐对象的对象数据；根据所述历史行为数据的数据量确定所述历史行为数据和所述对象数据的数据处理策略；确定所述待推荐对象的衰减时间，并根据所述衰减时间对所述历史行为数据和所述对象数据进行衰减处理，生成所述目标用户和所述待推荐对象的目标特征数据；按照所述数据处理策略对所述目标特征数据进行处理，确定与所述目标用户匹配的待推荐对象；其中，所述衰减时间用于表示所述待推荐对象的初始推荐得分的生成时间距离当前时间的时间间隔。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史行为数据的数据量确定所述历史行为数据和所述对象数据的数据处理策略，包括：当所述历史行为数据的数据量大于数据量阈值时，确定所述历史行为数据和所述对象数据的数据处理策略为第一处理策略；当所述历史行为数据的数据量不大于所述数据量阈值时，确定所述历史行为数据和所述对象数据的数据处理策略为第二处理策略。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待推荐对象的衰减时间，并根据所述衰减时间对所述历史行为数据和所述对象数据进行衰减处理，生成所述目标用户和所述待推荐对象的目标特征数据，包括：根据所述历史行为数据或所述对象数据确定所述待推荐对象的初始推荐得分；按照所述衰减时间降低所述初始推荐得分，生成所述目标特征数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照所述衰减时间降低所述初始推荐得分，生成所述目标特征数据，包括：构建当前推荐得分与衰减时间符合反比例关系的衰减函数，并通过所述衰减函数降低所述初始推荐得分，得到所述待推荐对象的当前推荐得分；根据所述待推荐对象的当前推荐得分对所述历史行为数据或所述对象数据进行处理，生成所述目标特征数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述衰减函数降低所述初始推荐得分，得到所述待推荐对象的当前推荐得分，包括：通过所述衰减函数计算所述初始推荐得分的衰减权重；将所述衰减权重与所述初始推荐得分相乘，得到所述待推荐对象的当前推荐得分。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述衰减函数计算所述初始推荐得分的衰减权重，包括：通过以下公式计算所述初始推荐得分的衰减权重：y＝ae‑μΔt其中，Δt为衰减时间，a为初始推荐得分，μ为衰减率。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述数据处理策略对所述目标特征数据进行处理，确定与所述目标用户匹配的待推荐对象，包括：按照所述第一处理策略对所述目标特征数据进行处理，得到所述目标用户的相似用2CN113821717A权利要求书2/3页户，并根据所述相似用户与所述待推荐对象的关联度得分确定与所述目标用户匹配的待推荐对象；和/或按照所述第二处理策略对所述目标特征数据进行处理，确定与所述目标用户匹配的待推荐对象。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述按照所述第一处理策略对所述目标特征数据进行处理，得到所述目标用户的相似用户，并根据所述相似用户与所述待推荐对象的关联度得分确定与所述目标用户匹配的待推荐对象，包括：根据所述目标特征数据生成所述目标用户的行为特征矩阵，并根据所述行为特征矩阵确定所述目标用户的相似用户；根据所述相似用户与所述目标用户的相