[发明专利]一种基于人工智能的文本推荐方法及装置

权利要求书

1.一种基于人工智能的文本推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

针对目标用户进行文本推荐的请求，从所述目标用户的历史浏览文本集中确定至少一个标准文本；

根据所述标准文本，对待推荐文本集进行召回处理，确定对应所述标准文本的至少一个待推荐文本；

获取所述目标用户针对标准文本的用户兴趣；

对所述用户兴趣、以及所述标准文本进行融合，得到融入用户兴趣的融合文本；

根据所述融入目标用户兴趣的融合文本、以及所述待推荐文本，得到所述待推荐文本与所述标准文本之间的相似度；

基于所述待推荐文本与所述标准文本的相似度，对所述至少一个待推荐文本进行排序，得到与所述标准文本对应的推荐文本；

对至少一个标准文本对应的推荐文本进行筛选，得到用于响应所述请求的推荐文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标用户的历史浏览文本集中确定至少一个标准文本，包括以下之一：

对所述目标用户的历史浏览文本集进行筛选，确定设定的时间段内的历史浏览文本为标准文本；

对所述目标用户的历史浏览文本进行筛选，当所述历史浏览文本被所述目标用户使用的时间大于时间阈值，确定所述历史浏览文本为所述标准文本；

对所述目标用户的历史浏览文本进行筛选，当所述历史浏览文本被样本用户使用的频率大于使用频率阈值，确定所述历史浏览文本为所述标准文本。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述标准文本，对待推荐文本集进行召回处理，确定对应所述标准文本的至少一个待推荐文本，包括：

对所述标准文本进行分词处理，得到所述标准文本中的关键词；

根据所述标准文本中的关键词对待推荐文本集进行检索，确定对应所述标准文本的至少一个待推荐文本。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户针对标准文本的用户兴趣，包括：

根据所述目标用户的历史浏览文本集中的历史浏览文本、以及所述标准文本，确定所述历史浏览文本与所述标准文本的相似度；

根据至少一个历史浏览文本与所述标准文本的相似度，确定所述目标用户针对标准文本的用户兴趣。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个历史浏览文本与所述标准文本的相似度，确定所述目标用户针对标准文本的用户兴趣，包括：

对至少一个历史浏览文本与所述标准文本的相似度进行求和，得到相似度总和；

确定所述历史浏览文本与所述标准文本的相似度，并确定所述相似度与所述相似度总和的第一比值；

对所述历史浏览文本、以及所述第一比值进行加权求和，得到所述目标用户针对标准文本的用户兴趣。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述用户兴趣为用户兴趣向量，所述待推荐文本为待推荐文本向量，所述标准文本为标准文本向量；

所述对所述用户兴趣、以及所述标准文本进行融合，得到融入目标用户兴趣的融合文本，包括：

对所述用户兴趣向量与所述标准文本向量进行求和，得到对应的和向量，确定所述对应的和向量为融入目标用户兴趣的融合文本；

所述根据所述融入目标用户兴趣的融合文本、以及所述待推荐文本，得到所述待推荐文本与所述标准文本之间的相似度，包括：

将所述对应的和向量、以及所述待推荐文本向量之间的相似度，确定为所述待推荐文本与所述标准文本之间的相似度。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述待推荐文本与所述标准文本的相似度，对所述至少一个待推荐文本进行排序，得到与所述标准文本对应的推荐文本，包括：

获取所述标准文本的权重；

根据权重与推荐文本数量的正比关系、以及所述标准文本的权重，得到所述标准文本对应的推荐文本数量；

基于所述待推荐文本与所述标准文本的相似度，对所述至少一个待推荐文本进行降序排序，得到与所述推荐文本数量对应的推荐文本。