[发明专利]对象推荐方法、对象推荐装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：

获取多个第一类对象的特征数据；

基于所述特征数据与第二类对象的多个类别之间的关联，将每个第一类对象的特征数据划分为多组特征数据；

将每个第一类对象的每组特征数据分别转换为特征子向量，并根据每个第一类对象的多个特征子向量，确定每个第一类对象的特征向量；

确定所述多个第一类对象的特征向量之间的相似度；

根据所述相似度确定用于推荐的第一类对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二类对象包括N个类别；

所述基于所述特征数据与第二类对象的多个类别之间的关联，将每个第一类对象的特征数据划分为多组特征数据，包括：

对于每个特征数据，如果所述特征数据与所述N个类别中的第i类别存在关联，则将所述特征数据划分至第i组特征数据，以将每个第一类对象的特征数据划分为多组特征数据；

其中，i为小于或等于N的任意自然数，所述第i组特征数据与所述第二类对象的第i类别具有对应关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个第一类对象的每组特征数据分别转换为特征子向量，并根据每个第一类对象的多个特征子向量，确定每个第一类对象的特征向量，包括：

获取每组特征数据的预设维度，分别将所述每组特征数据按照所述预设维度转换为特征子向量；

将每个第一类对象的特征子向量进行拼接，得到每个第一类对象的特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度确定用于推荐的第一类对象包括：

基于所述相似度对所述多个第一类对象进行聚类；

根据聚类的结果确定用于推荐的第一类对象。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似度对所述多个第一类对象进行聚类包括：

基于每个第一类对象的特征向量，对所述每个第一类对象进行第一次聚类，得到关于所述第一类对象的多个集合；

分别判断每个集合是否满足预设条件；

如果所述集合满足所述预设条件，则对所述集合中的第一类对象进行再次聚类。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设条件为所述集合中第一类对象的数量小于第一阈值；

所述如果所述集合满足所述预设条件，则对所述集合中的第一类对象进行再次聚类包括：

如果所述集合中第一类对象的数量达到所述第一阈值，则根据所述集合中第一类对象的数量确定哈希参数，采用局部敏感哈希算法对所述集合中的第一类对象进行再次聚类。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述多个第一类对象的特征向量之间的相似度包括：

在所述多个第一类对象中获取参考对象；

确定每个第一类对象与所述参考对象的特征向量之间的相似度；

所述根据所述相似度确定用于推荐的第一类对象包括：

将与所述参考对象的特征向量之间的相似度达到第二阈值的第一类对象确定为用于推荐的第一类对象。

8.一种对象推荐装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取多个第一类对象的特征数据；

数据分组模块，用于基于所述特征数据与第二类对象的多个类别之间的关联，将每个第一类对象的特征数据划分为多组特征数据；

向量确定模块，用于将每个第一类对象的每组特征数据分别转换为特征子向量，并根据每个第一类对象的多个特征子向量，确定每个第一类对象的特征向量；

相似度确定模块，用于确定所述多个第一类对象的特征向量之间的相似度；

对象确定模块，用于根据所述相似度确定用于推荐的第一类对象。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。