[发明专利]资源推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种资源推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户的历史行为数据以及所述历史行为数据对应的第一资源信息；

根据所述第一资源信息确定所述用户的兴趣标签，并根据所述兴趣标签对应的行为因子确定至少一个所述兴趣标签为所述用户的长期兴趣；

获取所述用户的实时行为数据以及所述实时行为数据对应的第二资源信息，根据所述第二资源信息确定所述用户的短期兴趣；

根据所述用户的长期兴趣和短期兴趣，确定所述用户的实时兴趣；

获取所述用户的实时兴趣对应的资源信息，将所述实时兴趣对应的资源信息推送给所述用户的终端。

2.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一资源信息确定所述用户的兴趣标签，包括：

基于训练好的标签查询模型，将所述第一资源信息输入所述标签查询模型中查询，得到所述第一资源信息对应的兴趣标签。

3.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述行为因子为不同历史行为数据对应的预设场景的权重值；

所述根据所述兴趣标签对应的行为因子确定至少一个所述兴趣标签为所述用户的长期兴趣，包括：

确定所述历史行为数据对应的预设场景的权重值，以得到所述兴趣标签的行为因子；

对所述兴趣标签对应的行为因子归一化处理，得到所述兴趣标签对应的因子数据；

根据所述因子数据以及所述因子数据对应的方差占比，确定所述兴趣标签对应的兴趣值；

根据预设的兴趣阈值，将所述兴趣值对应兴趣标签作为所述用户的长期兴趣。

4.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述根据所述第二资源信息确定所述用户的短期兴趣，包括：

基于训练好的标签查询模型，将所述第二资源信息输入所述标签查询模型中查询，得到所述第二资源信息对应的兴趣标签；

根据时间因子计算所述用户对所述兴趣标签的偏好值，所述时间因子为所述第二资源信息的获取时间距离当前时间的时长；

根据所述偏好值对应的兴趣标签确定所述用户的短期兴趣。

5.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述根据所述第二资源信息确定所述用户的短期兴趣，还包括：

基于训练好的标签查询模型，将所述第一资源信息和所述第二资源信息输入所述标签查询模型中查询，得到所述第一资源信息对应的兴趣标签和所述第二资源信息对应的兴趣标签；

根据第一时间因子计算所述用户对所述第一资源信息对应的兴趣标签的偏好值，以及根据第二时间因子计算所述用户对所述第二资源信息对应的兴趣标签的偏好值；

根据所述偏好值对应的兴趣标签确定所述用户的短期兴趣；

其中，所述第一时间因子为所述第一资源信息的获取时间距离当前时间的时长，所述第二时间因子为所述第二资源信息的获取时间距离当前时间的时长。

6.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户的长期兴趣和短期兴趣，确定所述用户的实时兴趣，包括：

根据预设的兴趣因子，分别计算所述长期兴趣中的兴趣标签和所述短期兴趣中的兴趣标签各自对应的兴趣值，所述兴趣因子包括各所述兴趣标签的影响时间距离当前时间的时长；

根据所述兴趣值对应的兴趣标签确定所述用户的实时兴趣。

7.根据权利要求1所述的资源推荐方法，其特征在于，所述获取所述用户的实时兴趣对应的资源信息，将所述实时兴趣对应的资源信息推送给所述用户的终端，包括：

计算所述实时兴趣对应的资源信息的实时热度，将实时热度大于预设热度的资源信息推荐给所述用户的终端。