[发明专利]基于大数据的活动推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明的实施例提供了一种基于大数据的活动推荐方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及大数据技术领域。该方法包括：获取目标用户群体中每个用户参与过的活动的活动信息、每个所述用户的历史行为信息以及每个所述用户的用户基本信息；基于所述用户基本信息确定各个活动对应的用户特征；基于所述历史行为信息，从所述活动中确定出所述用户偏好的目标活动；将目标活动对应的用户特征，与所述用户的用户基本信息进行匹配，并基于匹配结果向目标用户群体中的每个用户推荐目标活动。本发明实施例的技术方案能够结合活动的用户特征以及用户的偏好更准确地向用户推荐活动。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种活动推荐方法、活动推荐装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，许多应用平台在网络上推出了各种线上活动，如何向用户推荐活动成为了关注的焦点。

在一种技术方案中，在应用平台发布线上活动之后，基于活动的上线时间向用户推荐活动，然而，这种技术方案的活动推荐方向不确定，难以准确地向用户推荐活动。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种活动推荐方法、活动推荐装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种活动推荐方法，包括：获取目标用户群体中每个用户参与过的活动的活动信息、每个所述用户的历史行为信息以及每个所述用户的用户基本信息；基于所述用户基本信息确定各个所述活动对应的用户特征；基于所述历史行为信息，从所述活动中确定出所述用户偏好的目标活动；将所述目标活动对应的用户特征，与所述用户的用户基本信息进行匹配，并基于匹配结果向所述目标用户群体中的每个所述用户推荐目标活动。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，基于所述历史行为信息，从所述活动中确定出所述用户偏好的目标活动，包括：基于所述活动信息对所述活动进行聚类处理获得多个类簇；统计各个用户在每个类簇中各个活动下的历史行为信息，所述历史行为信息包括登录次数、点击次数、累计访问时长、评论次数以及优惠券使用次数；对各个用户在每个类簇下的所述历史行为信息中的各数据项进行加权运算确定各个用户在每个类簇下的用户活跃度；基于所述用户活跃度确定各个用户偏好的目标类簇。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，将所述目标活动对应的用户特征，与所述用户的用户基本信息进行匹配，并基于匹配结果向所述目标用户群体中的每个所述用户推荐目标活动，包括：基于所述用户基本信息确定所述用户偏好的目标类簇中各个活动对应的用户特征；将所述用户偏好的目标类簇中各个活动对应的用户特征与所述用户的基本信息进行匹配；基于匹配的结果向所述用户推荐各个目标类簇中的活动。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，基于所述活动信息对所述活动进行聚类处理获得多个类簇，包括：对所述活动的活动信息进行分词处理，得到各个活动的活动内容的词向量；计算各个活动的活动内容的词向量之间的距离；基于所述词向量之间的距离对各个活动进行聚类处理获得多个类簇。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，基于所述用户基本信息确定各个所述活动对应的用户特征，包括：从每个活动的参与用户的用户基本信息中提取用户信息项；统计各个用户信息项下的用户数量，并将用户数量大于预定阈值的用户信息项确定为所述活动的用户特征。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，基于匹配结果向所述目标用户群体中的每个所述用户推荐目标活动，包括：基于匹配得到的待推荐活动的成本信息以及上线时间对所述待推荐活动进行排序；基于排序的结果向所述目标用户群体中的每个所述用户展示目标活动。