[发明专利]信息推荐方法及装置、介质和设备

说明书

本公开涉及数据处理技术领域，提供了一种信息推荐方法及装置，以及计算机存储介质和电子设备。其中，该方法包括：获取目标用户对于各历史推荐信息的浏览行为数据以及获取各历史推荐信息的标识数据；对各历史推荐信息的标识数据进行哈希处理，以将各历史推荐信息的标识数据分别转换为哈希值；根据目标用户对于各历史推荐信息的浏览行为数据，确定目标用户对于各历史推荐信息的兴趣权重；基于各历史推荐信息对应的哈希值以及兴趣权重，确定目标用户的兴趣向量，以基于兴趣向量确定对目标用户的推荐信息。本技术方案够提升推荐信息的计算效率，有利于提升确定推荐信息的实时性。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种信息推荐方法及装置，以及实现上述信息推荐方法的计算机存储介质和电子设备。

背景技术

信息流(Feeds)是指在在社交媒体中动态展示的信息，例如，社交媒体中动态展示的体育新闻、娱乐新闻等。

为了满足用户的个性化需求，信息流基于用户的历史浏览和观看行为确定用户的兴趣，从而根据用户的兴趣来实现千人千面的个性化推荐展示信息(Item)。相关技术中，一般根据用户对不同展示信息浏览行为确定对该用户的推荐展示信息。

然而，相关技术存在推荐展示信息的计算效率低的问题，不利于实时确定对用户的推荐信息。

需要说明的是，上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。

发明内容

本公开的目的在于提供一种信息推荐方法及装置，以及实现上述信息推荐方法的计算机存储介质和电子设备，进而在保证信息的推荐准确度的情况下，至少在一定程度上提升推荐信息的计算效率，有利于实时确定对用户的推荐信息。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供一种信息推荐方法，包括：

获取目标用户对于各历史推荐信息的浏览行为数据以及获取各所述历史推荐信息的标识数据；

对各所述历史推荐信息的标识数据进行哈希处理，以将各所述历史推荐信息的标识数据分别转换为哈希值；

根据所述目标用户对于各所述历史推荐信息的浏览行为数据，确定所述目标用户对于各所述历史推荐信息的兴趣权重；以及，

基于各所述历史推荐信息对应的哈希值以及兴趣权重，确定所述目标用户的兴趣向量，以基于所述兴趣向量确定对所述目标用户的推荐信息。

根据本公开的一个方面，提供一种信息推荐装置，包括：数据获取模块、哈希处理模块、兴趣权重确定模块，以及信息推荐模块。其中：

上述数据获取模块，被配置为：获取目标用户对于各历史推荐信息的浏览行为数据以及获取各所述历史推荐信息的标识数据；

上述哈希处理模块，被配置为：对各所述历史推荐信息的标识数据进行哈希处理，以将各所述历史推荐信息的标识数据分别转换为哈希值；

上述兴趣权重确定模块，被配置为：根据所述目标用户对于各所述历史推荐信息的浏览行为数据，确定所述目标用户对于各所述历史推荐信息的兴趣权重；以及，

上述信息推荐模块，被配置为：基于各所述历史推荐信息对应的哈希值以及兴趣权重，确定所述目标用户的兴趣向量，以基于所述兴趣向量确定对所述目标用户的推荐信息。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，上述哈希处理模块，被具体配置为：

对各所述历史推荐信息的标识号，以及内容标签、展示类型和上架时间中的一种或多种进行哈希处理。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，上述哈希处理模块，还被具体配置为：