[发明专利]一种推荐物品的方法和装置

说明书

本发明实施例公开了一种推荐物品的方法和装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取目标用户的属性数据和多个候选物品的属性数据；将目标用户的属性数据和多个候选物品的属性数据进行处理，生成目标数据集，目标数据集包括目标用户的标识及对应的目标第一交互节点列表、多个候选物品中每一候选物品的标识及对应的目标第二交互节点列表；将目标数据集输入打分模型，得到目标用户对述多个候选物品的打分，其中，打分模型根据多个用户的属性数据、多个物品的属性数据以及打分数据训练得到的；根据目标用户对多个候选物品的打分，确定目标推荐物品。采用本发明，可以提高用户选择物品的效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种推荐物品的方法和装置。

背景技术

随着计算机技术和互联网技术的发展，手机、计算机等终端得到了广泛的应用，相应的终端上的应用程序的种类越来越多、功能越来越丰富。人们可以通过终端中安装的购物应用程序进行购物，还可以通过终端中安装的视频播放应用程序观看电影等。

人们在对物品进行操作前，首先可以选择所要处理的物品(商品或电影等)。具体的，用户可以通过操作，触发终端向服务器发送物品列表获取请求，服务器接收到物品列表获取请求后，可以向终端发送由服务器中存储的各物品组成的物品列表。终端接收到物品列表后，可以对其进行显示，用户可以一一浏览物品列表中的各个物品，确定最终喜欢的物品。

在实现本申请的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

基于上述处理方式，用户想要选择物品时，需要在服务器发送的物品列表中选择，往往物品列表中的物品数量比较多，从而，导致用户选择物品的效率较低。

发明内容

为了解决相关技术中存在的用户选择物品的效率较低的问题，本发明实施例提供了一种推荐物品的方法和装置。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种推荐物品的方法，该方法包括：获取目标用户的属性数据和多个候选物品的属性数据，目标用户的属性数据包括目标用户的标识，每一候选物品的属性数据包括对应候选物品的标识；将目标用户的属性数据和多个候选物品的属性数据进行处理，生成目标数据集，目标数据集包括目标用户的标识及对应的目标第一交互节点列表、多个候选物品中每一候选物品的标识及对应的目标第二交互节点列表，目标第一交互节点列表用于表示目标用户与其他用户或物品的交互信息，目标第二交互节点列表用于表示候选物品与其他物品或用户的交互信息；将目标数据集输入打分模型，得到目标用户对多个候选物品的打分，其中，打分模型根据多个用户的属性数据、多个物品的属性数据以及打分数据训练得到的，多个用户包括目标用户，多个用户中每一用户的属性数据包括对应的用户的标识，多个物品包括多个候选物品，多个物品中每一物品的属性数据包括对应的物品的标识，打分数据包括多个用户中每一用户对多个物品中一个或多个物品的打分；根据目标用户对多个候选物品的打分，确定目标推荐物品。

本发明实施例所示的方案，服务器可以具有推荐物品的功能。具体的，服务器可以获取目标用户的属性数据和候选集中的多个候选物品的属性数据，进而，可以对目标用户的属性数据和多个候选物品的属性数据进行处理，得到包含目标用户的用户即对应的目标第一交互节点列表、多个候选物品中每一候选物品的标识及对应的目标第二交互节点列表，其中，目标第一交互节点列表可以用于表示目标用户与其他用户或物品的交互信息，即目标第一交互节点列表中可以包含目标用户历史交互过的其他用户或物品的标识，目标第二交互节点列表可以用于表示候选物品与其他物品或用户的交互信息，即目标第二交互节点列表中可以包含候选物品历史交互过的其他物品或用户的标识。