[发明专利]一种信息处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

对在采样周期内检测到的被操作的信息按照操作时间进行排序，得到对应的操作序列；

以所述操作序列作为样本训练机器学习模型，得到训练后的机器学习模型，基于所述操作序列中的每个所述信息的特征分别调用所述训练后的机器学习模型进行分配处理，得到所述操作序列中的每个所述信息对应分配的向量；

计算待索引信息的向量与参考信息的向量之间的距离，所述待索引信息为所述操作序列中的任一所述信息，所述参考信息为除所述待索引信息之外的所述信息；

根据所述距离与相似度之间的负相关关系，计算所述待索引信息与所述参考信息之间的相似度，基于相似度排序结果形成所述待索引信息对应的相似度索引；

响应于目标操作，查询所述目标操作的目标信息对应的相似度索引，从所述目标信息对应的相似度索引中查询与所述目标信息相似度最高的信息，将查询得到的与所述目标信息的相似度最高的信息确定为候选的推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当确定所述候选的推荐信息时，将所述候选的推荐信息发送至用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于相似度排序结果形成所述待索引信息对应的相似度索引，包括：

对所述待索引信息与所述参考信息之间的相似度进行降序的排列，得到所述相似度排列结果，基于所述相似度排列结果形成所述待索引信息与所述参考信息之间的相似度索引。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于相似度排序结果形成所述待索引信息对应的相似度索引，包括：

当所述参考信息与所述待索引信息属于不同的类别时，在各所述类别中，对所述待索引信息与相应类别中所述参考信息之间的相似度进行降序的排列，得到所述相似度排列结果，基于所述相似度排列结果形成所述待索引信息与各所述类别一一对应的相似度子索引。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询所述目标操作的目标信息对应的相似度索引，包括：

对不同类别中所述信息被操作的频繁程度进行顺序的排列，选定频繁程度最低的预定数量的目标类别；

查询所述目标操作的目标信息的相应目标类别的相似度子索引，得到所述目标类别中与所述目标信息的相似度最高的预定数量的信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询所述目标操作的目标信息对应的相似度索引，包括：

根据所述目标操作的目标信息所属的类别，查询与所属的类别属于相同类别或不同类别的相似度子索引，得到相应类别的相似度子索引中与所述目标信息相似度最高的预定数量的信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

满足以下条件至少之一时，基于所述信息更新的向量，更新所述待索引信息对应的相似度索引：

在采样周期内采样形成的所述操作序列中具有未分配有向量的新信息；

对应同一用户的不同采样周期的操作序列发生变化。