[发明专利]一种获得推荐语的方法、装置及电子设备

说明书

本申请实施例提供一种获得推荐语的方法，应用于服务端或者客户端，所述方法包括：获得原始数据，原始数据包括用户画像数据、目标对象特征数据和实体对象特征数据中的至少一种数据，实体对象特征数据用于描述为用户提供服务的实体对象的特征，目标对象特征数据用于描述供用户使用的目标对象的特征；按照字段属性对所述原始数据进行拆分处理，获得拆分后的字段；按照推荐语属性将拆分后的字段进行重组，获得针对目标对象或实体对象的推荐语。采用本实施例获得的推荐语，由于在获得推荐语的过程中按照字段属性对原始数据拆分，并按照推荐语属性对拆分后的字段进行了重组，使得获得的针对目标对象或实体对象的推荐语，可相对提高推荐语的准确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种获得推荐语的方法、装置及电子设备。

背景技术

随着科技的快速发展，生活物质水平不断提高，随着而来的，用户对于对象选择或者服务选择的需求越来越多。由于当下能够提供对象或者服务的实体对象越来越多，各种对象或者服务种类众多，用户在选择对象或者服务时，必然会涉及到选择对象或者实体对象。因此，在众多对象或者实体对象中，如何形成针对某个目标对象或者是实体对象的推荐语，成为目标对象或者是实体对象匹配到用户的关键。

针对上述问题，主要是通过以下几种方式形成针对某个目标对象或者是实体对象的推荐语并展示给用户。例如，人工填写推荐语或者通过人工导入的方式导入实体对象的推荐语；或者是直接将用户对目标对象或者实体对象的评价语作为针对目标对象或者实体对象推荐语推荐给用户。有些实体对象还会直接通过统计某一用户的历史行为数据来形成推荐语，如根据统计某一段时间内某一用户针对实体对象或者目标对象的历史行为数据直接进行推荐。然而，由于该推荐语是直接将收集的某一用户行为数据作为推荐语推荐给大众用户，这些历史行为数据与大众用户关联度不高，导致大众用户在浏览到这些推荐语时，由于推荐语句式单一，导致推荐语的准确度不高。

发明内容

本申请实施例提供一种获得推荐语的方法，以解决现有的推荐语准确度不高的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种获得推荐语的方法，应用于服务端或者客户端，所述方法包括：

获得原始数据，所述原始数据包括用户画像数据、目标对象特征数据和实体对象特征数据中的至少一种数据，其中，所述实体对象特征数据用于描述为用户提供服务的实体对象的特征，所述目标对象特征数据用于描述供用户使用的目标对象的特征；按照字段属性对所述原始数据进行拆分处理，获得拆分后的字段；按照推荐语属性将拆分后的字段进行重组，获得针对所述目标对象或所述实体对象的推荐语。

可选的，所述按照字段属性对所述原始数据进行拆分处理，获得拆分后的字段，包括：对所述原始数据进行拆分处理，获得初始拆分字段；将所述初始拆分字段的属性信息与预先设置的字段属性信息进行匹配，获得与所述预先设置的字段属性信息匹配的初始拆分字段，并将与所述预先设置的字段属性信息匹配的初始拆分字段确定为拆分后的字段。

可选的，所述获得与所述预先设置的字段属性信息匹配的初始拆分字段，包括：获得与所述预先设置的字段属性信息具有相同属性信息的初始拆分字段，或者，获得属性信息相似度满足预先设置的相似度条件的初始拆分字段；其中，所述属性信息相似度是指所述初始拆分字段的属性信息与所述预先设置的字段属性信息的属性信息相似度。

可选的，所述拆分后的字段与所述原始数据中的用户对象、目标对象以及实体对象中的至少一种对象具有关联关系。

可选的，还包括：从所述原始数据中提取用户对象、目标对象以及实体对象中的至少一种对象；确定所述拆分后的字段所属的提取到的用户对象、目标对象以及实体对象中的至少一种对象；将所述拆分后的字段与所述拆分后的字段所属的提取到的用户对象、目标对象以及实体对象中的至少一种对象进行关联，生成所述关联关系。