[发明专利]信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户针对所有第一应用的行为数据，所述行为数据包括搜索数据、点击数据和安装数据；

根据所述用户针对所有第一应用的搜索数据、点击数据和安装数据，计算所述用户对各个第一应用的兴趣度；

根据所述用户对各个第一应用的兴趣度确定各个第一应用对所述用户的用户特征的贡献度；

获取各个第一应用对应的应用描述文本；

根据各个第一应用对应的应用描述文本，确定各个第一应用对应的TF-IDF向量；

根据各个第一应用对应的TF-IDF向量以及各个第一应用对所述用户的用户特征的贡献度确定所述用户的特征向量；

根据所述用户的特征向量对所述用户进行聚类，得到用户分组；

计算所述用户分组中目标用户与其他用户之间的相似度，目标用户为所述用户分组中的任意一个用户，所述其他用户为所述用户分组中除所述目标用户外的其他用户；

根据用户分组内目标用户与其他用户之间的相似度，以及其他用户对第二应用的兴趣度，确定出所述目标用户对所述第二应用的兴趣度，所述第二应用为所述目标用户未发生过相关行为且所述其他用户发生过相关行为的应用；

根据所述目标用户对所述第二应用的兴趣度确定待推荐应用；

根据所述待推荐应用生成推荐信息并向所述目标用户推荐所述推荐信息；

其中，所述根据所述用户对各个第一应用的兴趣度确定各个第一应用对所述用户的用户特征的贡献度，包括：

根据所述用户对各个第一应用的兴趣度确定出兴趣度之和；

确定所述用户对各个第一应用的兴趣度与兴趣度之和的比值；

将所述用户对各个第一应用的兴趣度与兴趣度之和的比值，作为各个第一应用对所述用户的用户特征的贡献度。

2.如权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据用户分组内目标用户与其他用户之间的相似度，以及其他用户对第二应用的兴趣度，确定出所述目标用户对第二应用的兴趣度，包括：

通过如下公式确定出所述目标用户对第二应用的兴趣度：

其中，a表示目标用户，b表示其他用户，U表示所述用户分组内的所有用户，i表示第二应用，所述R_a,i表示目标用户对第二应用i的兴趣度，S_a,b表示目标用户a与其他用户b之间的相似度，R_b,i表示其他用户对所述第二应用i的兴趣度，所述L_b表示所述其他用户发生过相关行为的第二应用集合。

3.如权利要求1或2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户针对所有第一应用的搜索数据、点击数据和安装数据，计算所述用户对各个第一应用的兴趣度，包括：

根据所述用户针对所有第一应用的搜索数据，确定所述用户对各个第一应用的搜索率；

根据所述用户针对所有第一应用的点击数据，确定所述用户对各个第一应用的点击率；

根据所述用户针对所有第一应用的安装数据，确定所述用户对各个第一应用的安装率；

根据所述用户对各个第一应用的搜索率、点击率和安装率对应计算所述用户对各个第一应用的兴趣度。

4.如权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户对各个第一应用的搜索率、点击率和安装率对应计算所述用户对各个第一应用的兴趣度，包括：

通过以下公式对应计算所述用户对各个第一应用的兴趣度：

R_u,j＝α×c_u,j+β×s_u,j+γ×a_u,j；

其中，所述R_u,j表示所述用户u对第一应用j的兴趣度，c_u,i表示所述用户u对第一应用j的点击率，所述α表示所述用户u对第一应用j的点击率所对应的权重系数，s_u,j表示所述用户u对第一应用j的搜索率，β表示所述用户u对第一应用j的搜索率所对应的权重系数，a_u,j表示所述用户u对第一应用j的安装率，γ表示所述用户u对第一应用j的安装率所对应的权重系数。