[发明专利]一种推荐方法及装置，电子设备

权利要求书

1.一种推荐方法，其特征在于，包括：

基于第一预设优化指标，建立推荐算法池，其中，所述推荐算法池中包括M个推荐算法，M为大于等于2的整数；

根据推荐引擎的调用次数选择所述推荐算法池中的一个推荐算法；

通过选择的所述推荐算法对用户推荐信息；

其中，所述根据推荐引擎的调用次数选择所述推荐算法池中的一个推荐算法的步骤，包括：

若首次调用所述推荐引擎，则在所述推荐算法池中选择第二预设优化指标最优的推荐算法；

若非首次调用所述推荐引擎，则根据用户的历史行为数据，确定所述用户的新奇性位次，并根据推荐算法轮换策略，确定每个推荐算法的轮换值位次，然后，选择所述推荐算法池中所述轮换值位次与所述新奇性位次匹配的推荐算法；其中，所述新奇性位次与所述用户的新奇性得分相关，所述用户的新奇性表示的是所述用户对新商户的偏好程度，所述轮换值位次与轮换值的高低相关，所述轮换值根据点击率提升权重、转化率提升权重和推荐算法的新颖性权重计算得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据推荐引擎的调用次数选择所述推荐算法池中的一个推荐算法的步骤，包括：

在预设监控周期内，根据推荐引擎的调用次数选择所述推荐算法池中的一个推荐算法。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户的历史行为数据，确定用户的新奇性位次的步骤，包括：

根据用户的历史行为数据，分别确定每个用户的新奇性得分；

按照所述新奇性得分的高低顺序，将所有所述用户均匀划分为M组；

将用户所在组的新奇性得分的高低顺序号，作为该用户的新奇性位次。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据用户的历史行为数据，分别确定每个用户的新奇性得分的步骤，包括：

根据在第一预设时间段内用户对某一商品执行点击、收藏、购买操作的次数，确定用户的新奇性得分的第一因子；

根据用户已删除商品的用户历史行为信息，确定用户的新奇性得分的第二因子；

将所述第一因子与第二因子的和，作为用户的新奇性得分；

其中，所述第一因子的取值与用户的点击、收藏、购买操作针对的商品对应的商户数量成反比；所述第二因子的取值与已删除商品对应的具有用户历史行为的商户的数量成正比。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据推荐算法轮换策略，确定每个推荐算法的轮换值位次的步骤，包括：

根据点击率提升权重、转化率提升权重和推荐算法的新颖性权重，计算每个推荐算法的轮换值；

将所述轮换值按照与新奇性得分相同的排序方式进行排序，确定所述轮换值的高低顺序号作为该轮换值位次。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一预设优化指标，建立推荐算法池的步骤，包括：

确定第二预设时间段内，首要衡量指标最优的推荐算法为参考推荐算法；

确定第三预设时间段内，至少一个第一预设优化指标优于所述参考推荐算法的推荐算法为候选推荐算法；

将所述参考推荐算法和M-1个最优候选推荐算法加入推荐算法池；

其中，所述首要衡量指标选自于所述第一预设优化指标。