[发明专利]产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备

说明书

本申请公开了一种产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备。其中方法包括：获取目标用户的特征信息，其中，目标用户的特征信息包括目标用户对各个产品的产品评分信息和目标用户的基本属性信息；分别计算目标用户的任一项特征信息与任一样本用户对应的特征信息之间的特征相似度，并利用特征相似度构建目标用户与任一样本客户之间的相似度向量；根据目标用户与任一样本用户之间的相似度向量，计算目标用户与任一样本用户之间的个体相似度；利用目标用户与任一样本用户之间的个体相似度从样本用户中获取相似样本用户，并根据相似样本用户的产品评分信息向目标用户推送所述产品数据。本申请解决了用户冷启动问题。

技术领域

本申请涉及数据推送技术领域，尤其是涉及到一种产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备。

背景技术

随着社会的不断发展，人们购买力不断提高，人们在面对琳琅满目的商品和各种各样的项目时，常常会陷入迷茫中，为了能够提高用户的购买效率和用户体验，许多商家开始针对用户的个性化需求，向不同的用户推荐他们可能感兴趣的商品，这种个性化推荐方法可以在恰当的场景给用户推荐合适的项目，提高了用户的购买效率和用户体验的同时，也为商家带来了利益。

目前个性化推荐系统的主要推荐方法的协同过滤方法，基于用户之间的兴趣相似度，向用户进行项目的推荐，协同过滤方法对于用户特征数据密集时有着较好的推荐准确率。而用户间的兴趣相似度是基于用户对不同产品的评分来计算的，这样就导致当一个用户对于某产品的评分矩阵极度稀疏甚至没有关于此产品的任何评分数据时，缺乏计算用户之间兴趣相似度的基础，因此，这种协同过滤的推荐方法在面对新用户或缺乏用户的评分数据时，推荐的准确度会大幅度降低，也即对于推荐系统的用户冷启动问题难以解决。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备，综合分析用户之间的产品评分和基本属性的相似度进行产品数据推送，解决了产品数据推送问题中的用户冷启动问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种产品数据推送方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的特征信息，其中，所述目标用户的特征信息包括所述目标用户对各个产品的产品评分信息和所述目标用户的基本属性信息；

分别计算所述目标用户的任一项特征信息与任一样本用户对应的特征信息之间的特征相似度，并利用所述特征相似度构建所述目标用户与任一所述样本客户之间的相似度向量；

根据所述目标用户与任一所述样本用户之间的相似度向量，计算所述目标用户与任一所述样本用户之间的个体相似度；

利用所述目标用户与任一所述样本用户之间的个体相似度从所述样本用户中获取相似样本用户，并根据所述相似样本用户的产品评分信息向所述目标用户推送所述产品数据。

根据本申请的另一方面，提供了一种产品数据推送装置，其特征在于，包括：

相似度向量构建单元，获取目标用户的特征信息，其中，所述目标用户的特征信息包括所述目标用户对各个产品的产品评分信息和所述目标用户的基本属性信息；

相似度向量构建单元，用于分别计算所述目标用户的任一项特征信息与任一样本用户对应的特征信息之间的特征相似度，并利用所述特征相似度构建所述目标用户与任一所述样本客户之间的相似度向量；

相似度计算单元，用于根据所述目标用户与任一所述样本用户之间的相似度向量，计算所述目标用户与任一所述样本用户之间的个体相似度；

产品数据推送单元，用于利用所述目标用户与任一所述样本用户之间的个体相似度从所述样本用户中获取相似样本用户，并根据所述相似样本用户的产品评分信息向所述目标用户推送所述产品数据。

依据本申请又一个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述产品数据推送方法。