[发明专利]一种推荐方法、装置、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种推荐方法，其特征在于，包括：

确定对象库中待推荐账号进行过负反馈行为的负反馈对象，所述负反馈行为包括反馈不感兴趣的行为和/或未进行反馈的行为；

从除所述负反馈对象外的其他对象中，选择待推荐对象；

将所述待推荐对象推荐给所述待推荐账户。

2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述从除所述负反馈对象外的其他对象中，选择待推荐对象步骤包括：

从所述对象库中选择除所述负反馈对象外的所有其他对象，作为待推荐对象；或

从所述对象库中选择除所述负反馈对象外的第一预设数目个对象，作为待推荐对象。

3.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，所述从所述对象库中选择除所述负反馈对象外的第一预设数目个对象，作为待推荐对象步骤包括：

按照所述对象库中除所述负反馈对象外的其他对象与所述负反馈对象间相似度从低到高的顺序，从所述其他对象中选择第一预设数目个待推荐对象。

4.根据权利要求3所述的推荐方法，其特征在于，所述按照所述对象库中除所述负反馈对象外的其他对象与所述负反馈对象间相似度从低到高的顺序，从所述其他对象中选择第一预设数目个待推荐对象步骤包括：

采用预设的协同过滤模型对所述对象库中对象的用户反馈信息进行处理，得到所述对象库中各个对象的向量，任一两个对象的向量之间的距离与该两个对象之间的相似度呈反比关系；

按照所述对象库中除所述负反馈对象外的其他对象的向量与所述负反馈对象的向量间距离从远到近的顺序，从所述其他对象中选择第一预设数目个待推荐对象。

5.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，所述按照所述对象库中除所述负反馈对象外的其他对象的向量与所述负反馈对象的向量间距离从远到近的顺序，从所述其他对象中选择第一预设数目个待推荐对象步骤包括：

根据k均值聚类算法对所述对象库中除所述负反馈对象以外的其他对象的向量进行聚类，得到多个簇；

从所述多个簇中，确定聚类中心与所述负反馈对象的向量的距离最远的第二预设数目个待筛选簇；

针对每一待筛选簇，确定该待筛选簇中与所述负反馈对象的向量距离最远的第三预设数目个向量所对应的对象，作为待推荐对象。

6.一种推荐装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，被配置为执行确定对象库中待推荐账号进行过负反馈行为的负反馈对象，所述负反馈行为包括反馈不感兴趣的行为和/或未进行反馈的行为；

选择模块，被配置为执行从除所述负反馈对象外的其他对象中，选择待推荐对象；

推荐模块，被配置为执行将所述待推荐对象推荐给所述待推荐账户。

7.根据权利要求6所述的推荐装置，其特征在于，所述选择模块包括：

第一选择单元，被配置为执行从所述对象库中选择除所述负反馈对象外的所有其他对象，作为待推荐对象；或

第二选择单元，被配置为执行从所述对象库中选择除所述负反馈对象外的第一预设数目个对象，作为待推荐对象。

8.根据权利要求7所述的推荐装置，其特征在于，所述第二选择单元，具体被配置为执行：

按照所述对象库中除所述负反馈对象外的其他对象与所述负反馈对象间相似度从低到高的顺序，从所述其他对象中选择第一预设数目个待推荐对象。

9.一种服务器，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至5中任一项所述的推荐方法。

10.一种存储介质，当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行如权利要求1至5中任一项所述的推荐方法。