[发明专利]一种信息处理方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种信息处理方法，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，得到所述机器学习给各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，形成所述待索引信息对应的相似度索引；查询目标信息对应的相似度索引，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。本发明还同时公开了一种信息处理装置、以及存储介质。

技术领域

本发明涉及通信领域中的信息推广技术，尤其涉及一种信息处理方法、装置及存储介质。

背景技术

随着信息技术的发展，用户可方便快捷地接触到大量信息。在互联网网站中，为了有针对性地向用户提供所需要或感兴趣的信息，进而出现了用于向用户推荐相关信息的系统。

目前信息推荐的技术方案主要存在两大问题：

1、根据热度、质量等方面的固定排序并推荐信息的方案，由于排序方式单一，因此难以满足所有人喜好，也难以捕获到用户对未知/未关注领域的信息的偏好，因此，容易出现向用户推荐的信息涉及领域单一且重复推荐的问题，这样会使得信息推荐效果下降。

2、信息分发不充分。在实际推荐场景下，用户在一段时间内浏览信息的数量有限，而根据热度、质量等方面的固定排序会使排序较后的信息推荐给用户的几率降低，而其中往往会有用户感兴趣的信息，一方面导致信息分发的覆盖面受限，另一方面也导致推荐效果较差。

对于如何保证信息推荐精度的同时提高信息全面分发的几率，相关技术尚无有效解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种信息处理方法、装置及存储介质，能够保证信息推荐精度的同时提高信息全面分发的几率。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供一种信息处理方法，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，得到所述机器学习给各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，形成所述待索引信息对应的相似度索引；

查询目标信息对应的相似度索引，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。

本发明实施例提供一种信息处理装置，包括：

获取单元，用于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；还用于以所述操作序列作为样本训练机器学习模型，得到所述机器学习给各所述信息对应分配的向量；

计算单元，用于计算待索引信息的向量与参考信息的向量之间的距离，所述参考信息为除所述待索引信息之外的所述信息；还用于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；

形成单元，用于根据计算的所述待索引信息与所述参考信息之间的相似度，形成所述待索引信息对应的相似度索引；

查询单元，用于查询目标信息对应的相似度索引，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。

本发明实施例提供一种存储介质，存储有可执行程序，所述可执行程序被处理器执行时实现前述方法所述步骤。