知识推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质.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CN113868529A(43)申请公布日2021.12.31(21)申请号202111148146.7(22)申请日2021.09.29(71)申请人平安银行股份有限公司地址518000广东省深圳市罗湖区深南东路5047号(72)发明人王越(74)专利代理机构深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙)44347代理人高杰于志光(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)权利要求书3页说明书11页附图2页(54)发明名称知识推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质(57)摘要本发明涉及人工智能技术，揭露一种知识推荐方法，包括：统计用户历史访问知识信息中历史知识标签出现的次数，得到标签访问权重；根据标签访问权重将历史知识标签排序组合，得到历史知识标签序列；获取包含知识标签的待推送知识集；计算用户初始标签与所述知识标签的相似度，得到第一推荐分数；计算从历史知识标签序列中历史知识标签与知识标签的相似度，得到第二推荐分数；根据第一推荐分数及第二推荐分数计算目标推荐分数；根据目标推荐分数从所述待推送知识集中筛选出待推送知识发送至用户。本发明还涉及区块链技术，历史知识标签可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种知识推荐装置、设备以及介质。本发明可以提高知识推荐的准确率。CN113868529ACN113868529A权利要求书1/3页1.一种知识推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的用户初始标签及用户历史访问知识信息，其中，所述用户历史访问知识信息包括历史访问的知识对应的历史知识标签；统计所述用户历史访问知识信息中每种历史知识标签出现的次数，得到标签访问权重；根据所述标签访问权重将所有类别的所述历史知识标签进行排序组合，得到历史知识标签序列；在所述历史知识标签序列中筛选预设长度的子序列，得到历史知识标签子序列；获取待推送知识集，其中，所述待推送知识集中每个待推送知识包含对应的知识标签；计算所述用户初始标签与每个所述知识标签的相似度，得到对应的第一推荐分数；计算所述历史知识标签子序列中的每个历史知识标签与所述知识标签的相似度，得到对应的第二推荐分数；根据每个所述待推送知识对应的第一推荐分数及所有第二推荐分数进行计算，得到目标推荐分数；根据所述目标推荐分数对所述待推送知识集进行筛选，并将筛选的待推送知识发送至所述用户。2.如权利要求1所述的知识推荐方法，其特征在于，所述统计所述用户历史访问知识信息中每种历史知识标签出现的次数，得到标签访问权重，包括：统计所述用户历史访问知识信息中每种历史知识标签出现的次数；根据每种所述历史标签出现的次数及所有所述历史标签的数量进行计算，得到对应的所述标签访问权重。3.如权利要求1所述的知识推荐方法，其特征在于，所述在所述历史知识标签序列中筛选预设长度的子序列，得到历史知识标签子序列，包括：判断所述历史知识标签序列的序列长度是否大于预设长度；当所述历史知识标签序列的序列长度不大于预设长度，那么将所述历史标签序列确定为所述历史标签子序列；当所述历史知识标签序列的序列长度大于预设长度，根据所述历史知识标签序列的序列长度及预设的序列比例进行计算，得到动态序列长度；选取所述历史知识标签序列中第一个历史知识标签作为起点，长度为动态序列长度的序列，得到所述历史知识标签子序列。4.如权利要求1所述的知识推荐方法，其特征在于，所述计算所述用户初始标签与每个所述知识标签的相似度，得到对应的第一推荐分数，包括：将所述用户初始标签转化为向量，得到用户初始标签向量；将每个所述知识标签进行向量转化，得到对应的知识标签向量；计算所述用户初始标签向量与所述知识标签向量的向量距离，得到第一相似度；根据所述历史知识标签子序列的序列长度计算所述用户初始标签的权重，得到用户初始标签权重；根据所述第一相似度与所述用户初始标签权重进行计算，得到对应的所述第一推荐分数。2CN113868529A权利要求书2/3页5.如权利要求4所述的知识推荐方法，其特征在于，所述将所述用户初始标签转化为向量，得到用户初始标签向量，包括：将所述用户初始标签中每个字符转化为向量，得到字向量；选取所述字向量中所有元素的最大值，得到字向量特征值；将所有字向量特征值按照对应的字向量所属字符在所述用户初始标签中的顺序进行纵向组合，得到所述用户初始标签向量。6.如权利要求4所述的知识推荐方法，其特征在于，所述将所有所述历史信息点击率按照大小进行排序组合，得到所述历史信息点击率序列，包括：将所述历史知识标签子序列中的每个历史知识标签转化为向量，得到所述历史知识标签向量；计算所述历史标签向量与所述知识标签向量的相似度，得到对应的第二相似度；根据所述标签访问权重及所述用户初始标签权重计算所述用户