[发明专利]信息推荐方法、装置、系统及存储介质

说明书

本发明实施例提供信息推荐方法、装置、系统及存储介质；方法包括：接收客户端发起的针对目标用户的推荐请求；查询目标用户的偏好对象集合，以及偏好对象集合中每个偏好对象各自对应的相似对象集合；基于加载的偏好对象集合、以及相似对象集合，确定目标用户与相似对象集合中每个相似对象的相似度得分；向客户端发送相似度得分符合推荐条件的相似对象所对应的推荐信息。

技术领域

本发明涉及电数字数据处理技术，尤其涉及一种信息推荐方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

互联网时代呈现信息爆炸的趋势，一方面，用户通过网络方便地获取各种各样的物品和服务，在另一方面，物品和服务的丰富也增大了用户快速定位所需物品和服务的难度，用户选择使用的物品和服务往往不是最符合需求的，这种错位情况导致社会整体上提供的物品和服务不能被有效配置和利用。

信息推荐算法旨在从繁杂数据中获取用户感兴趣的信息，以支撑电子商务、社交网络和媒体资讯等各种应用场景。协同过滤推荐系统根据用户的画像(兴趣特点)，向用户个性化推荐其感兴趣物品和服务，以应用于安卓应用商店为例，推荐算法能够向用户推荐热门的应用，以节约用户查找类似应用的时间。

然而，发明人在实施本发明的过程中发现，现有技术的提供的推荐方案存在资源消耗大、推荐结果同质化的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种信息推荐方法、装置、系统及存储介质，能够以资源集约化的方式进行精确推荐。

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推荐方法，所述方法包括：

接收客户端发起的针对目标用户的推荐请求；

查询所述目标用户的偏好对象集合，以及所述偏好对象集合中每个偏好对象各自对应的相似对象集合；

基于加载的所述偏好对象集合、以及所述相似对象集合，确定所述目标用户与每个相似对象之间的相似度得分；

向客户端发送相似度得分符合推荐条件的相似对象所对应的推荐信息。

本发明实施例提供一种信息推荐方法，所述方法包括：

在客户端中通过调用服务器的推荐接口向所述服务器发送推荐请求，以触发所述服务器执行响应操作；

查询所述目标用户的偏好对象集合，以及所述偏好对象集合中每个偏好对象各自对应的相似对象集合；

基于加载的所述偏好对象集合、以及所述相似对象集合，确定所述目标用户与所述相似对象集合中每个相似对象之间的相似度得分；

向客户端发送相似度得分符合推荐条件的相似对象所对应的推荐信息。

上述方案中，所述响应操作中的确定所述目标用户与所述相似对象集合中每个相似对象之间的相似度得分，包括：

确定所述偏好对象集合中每个偏好对象分别与所述相似对象之间的相似度；

标记所确定的相似度的加和为所述目标用户与所述相似对象之间的相似度得分。

上述方案中，所述响应操作中的所述确定所述偏好对象集合中每个偏好对象分别与所述相似对象之间的相似度，包括：

建立包括对应每个偏好对象的关联矩阵；

其中，所述关联矩阵包括对应所述偏好对象和所述相似对象的以下元素：共同偏好的样本用户的数量、特殊偏好的样本用户的数量、以及全部不偏好的样本用户的数量；

确定所述关联矩阵的矩阵熵、行熵和列熵，并进行所述矩阵熵、行熵和列熵之间的差值运算，得到所述偏好对象和所述相似对象之间的似然相似度。