一种基于用户画像的物品推荐方法和装置.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CN113763093A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202011264500.8(22)申请日2020.11.12(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市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)发明人陈伯梁(74)专利代理机构中原信达知识产权代理有限责任公司11219代理人张一军李阳(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06K9/62(2006.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书2页说明书8页附图4页(54)发明名称一种基于用户画像的物品推荐方法和装置(57)摘要本发明公开了基于用户画像的物品推荐方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括接收用户行为数据和用户属性信息，通过特征工程转换成待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息；获取当前标签计算任务，判断所述标签计算任务是否属于预测类任务，若是则调用预设的预测模型，若否则调用预设的统计规则模型；根据所述预测模型或所述统计规则模型，基于待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息得到用户画像，进而根据用户画像向该用户推送物品信息。从而，本发明的实施方式能够解决现有精准度低的用户画像所造成的营销活动效率不高的问题。CN113763093ACN113763093A权利要求书1/2页1.一种基于用户画像的物品推荐方法，其特征在于，包括：接收用户行为数据和用户属性信息，通过特征工程转换成待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息；获取当前标签计算任务，判断所述标签计算任务是否属于预测类任务，若是则调用预设的预测模型，若否则调用预设的统计规则模型；根据所述预测模型或所述统计规则模型，基于待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息得到用户画像，进而根据用户画像向该用户推送物品信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收用户行为数据，包括：根据预设的数据数量和数据格式，获取不同类目下的用户行为数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收用户行为数据和用户属性信息之后，包括：调用预处理模型，对用户行为数据和用户属性信息进行预处理。4.据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述预测模型，基于待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息得到用户画像，包括：基于待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息，通过Actor网络梯度融合的DDPG算法模型计算得到用户画像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述Actor网络梯度融合的DDPG算法模型，包括：将通过预设的监督学习模型计算得到的交叉熵损失值加入到DDPG算法的Actor中，评估Actor的输出值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述统计规则模型，基于待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息得到用户画像，包括：获取预设的深度强化学习模型和业务规则模型，通过待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息分别得到相应的第一用户画像和第二用户画像；根据目标运营效果指标，确定第一用户画像和第二用户画像的权重，以将第一用户画像和第二用户画像融合得到最终用户画像。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，包括：所述的深度强化学习模型采用Actor-Critic算法。8.一种基于用户画像的物品推荐装置，其特征在于，包括：获取模块，用于接收用户行为数据和用户属性信息，通过特征工程转换成待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息；处理模块，用于获取当前标签计算任务，判断所述标签计算任务是否属于预测类任务，若是则调用预设的预测模型，若否则调用预设的统计规则模型；根据所述预测模型或所述统计规则模型，基于待处理的用户行为数据和待处理的用户属性信息得到用户画像，进而根据用户画像向该用户推送物品信息。9.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实2CN113763093A权利要求书2/2页现如权利要求1-7中任一所述的方法。10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。3CN113763093A说明书1/8页一种基于用户画像的物品推荐方法和装置技术领域[0001]本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于用户画像的物品推荐方法和装置。背景技术[0002]用户画像是电商作营销活动，个性化推荐，基础数据服务等的关键。只有实时的获取精准用户画像标签，才能在最短的时间内，以最少的成本争抢到质量最优，最精准的用户群体，进而作各种营销推广