[发明专利]资源推荐的方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种资源推荐的方法，其特征在于，所述资源推荐的方法包括：

获取用户的第一用户信息，获取与所述用户显性关联的第一资源信息，基于所述第一用户信息、第一资源信息生成用户显式向量；

获取第二资源信息，获取与所述第二资源信息显性关联的用户的第二用户信息，基于所述第二资源信息、第二用户信息生成与所述用户显式向量维度相同的资源显式向量；

获取用户的隐性行为特征，获取与所述隐性行为特征关联的第三用户信息、第三资源信息，基于所述第三用户信息、第三资源信息构建三元组关系矩阵，利用预定的算法对所述三元组关系矩阵进行分解计算，得到所述用户的用户隐式向量、资源隐式向量；

计算所述用户的用户显式向量与对应的资源显式向量的第一相似度，计算所述用户隐式向量与对应的资源隐式向量的第二相似度；

对所述第一相似度及第二相似度进行加权求和，基于加权求和的结果选取资源信息并向所述用户进行推荐。

2.根据权利要求1所述的资源推荐的方法，其特征在于，所述第一用户信息包括用户的基本信息及行为信息，所述第一资源信息中包括具有相同或不同业务属性的各资源信息，所述基于所述第一用户信息、第一资源信息生成用户显式向量的步骤，具体包括：

获取预先定义的多维向量，所述多维向量包括基础信息及业务属性；

基于所述第一用户信息的基本信息为所述多维向量中的基础信息赋值；

基于所述第一资源信息中的各资源信息，以及所述第一用户信息的基本信息及行为信息，为所述多维向量中的业务属性赋值；

以赋值后的多维向量作为所述用户显式向量。

3.根据权利要求2所述的资源推荐的方法，其特征在于，所述行为信息包括显性行为特征及隐性行为特征，所述基于所述第一资源信息中的各资源信息，以及所述第一用户信息的基本信息及行为信息，为所述多维向量中的业务属性赋值的步骤，具体包括：

获取所述用户对所述第一资源信息中的各资源信息操作时产生的显性行为特征及时间信息，基于所述显性行为特征及时间信息计算所述用户对相应的资源信息的偏好程度，以该偏好程度作为对应的业务属性的值；或者

基于所述基本信息对用户进行分组，通过群组内关联规则预测每个分组内用户对所述第一资源信息中的各资源信息的偏好程度，以该偏好程度作为对应的业务属性的值。

4.根据权利要求1至3任一项所述的资源推荐的方法，其特征在于，所述对所述第一相似度及第二相似度进行加权求和，基于加权求和的结果选取资源信息并向所述用户进行推荐的步骤，具体包括：

分别将所述第一相似度及第二相似度归一化，获取预定的权值，基于归一化后的第一相似度、归一化后的第二相似度及权值进行加权求和，得到总相似度；

获取各资源信息的上架时间及热度，基于所述总相似度、各资源信息的上架时间及热度选取多个资源信息并向所述用户进行推荐。

5.根据权利要求4所述的资源推荐的方法，其特征在于，所述基于所述总相似度、各资源信息的上架时间及热度选取多个资源信息并向所述用户进行推荐的步骤，具体包括：

基于所述总相似度、各资源信息的上架时间及热度计算各资源信息的优先级，根据所述各资源信息的优先级选取多个资源信息并向所述用户进行推荐。