[发明专利]资讯信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种资讯信息推荐方法，包括：响应于资讯信息推荐请求，获取目标用户的行为参数信息；基于所述目标用户的行为参数信息，确定与所述目标用户相对应的备选资讯信息；根据所述备选资讯信息，确定与所述备选资讯信息相匹配的资讯信息列表以及对应的相似度参数，其中，所述资讯信息列表包括来自不同数据源的不同资讯信息；基于所述相似度参数和所述资讯信息列表中不同资讯信息的重合度参数，确定资讯信息列表中的相应的资讯信息作为待推荐资讯信息，本发明还提供了资讯信息推荐装置、电子设备及存储介质。本发明能够现待推荐资讯信息与所述目标用户相匹配，同时增强了资讯信息推荐的准确性与时效性，提升用户的使用体验。

技术领域

本发明涉及信息处理技术，尤其涉及资讯信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

传统技术中，各类资讯推荐系统向用户推荐相应的资讯过程中可以使用协同过滤的推荐方式，协同过滤作为有效的推荐方法在各类资讯推荐系统中广泛应用，传统基于协同过滤的推荐方式在计算资讯相似度关系时主要采用基于邻域或矩阵分解的算法思想，这两种算法为了保证资讯相似度计算的准确性，往往会对用户行为的原始数据进行多维度的过滤处理，同时要求待计算的资讯能获取到足够丰富的用户行为，因而使得这类算法对新资讯(或者是首次进入资源池的咨询)的处理不够准确，覆盖度较低。而基于用户兴趣的推荐，是利用用户历史行为建立用户在具体类目以及Tag上的兴趣分数，在召回时如果新闻资讯中的Tag信息命中相应的用户Tag兴趣，则召回该资讯。这种方案通常对Tag信息的利用较为单一，通过此类标签对资讯信息进行粗分，可以分为娱乐资讯信息、体育资讯信息，或者细分到篮球集锦、影视花絮等。但是这类表示方法比较粗放，并且分类标签信息需要提前设置并及时更新，而且其内容表示能力是有限的。类标签信息需要提前设置并及时更新，而且其内容表示能力是有限的，使得资讯信息相对比较割裂，严重影响用户的使用体验。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种资讯信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种资讯信息推荐方法，所述方法包括：

响应于资讯信息推荐请求，获取目标用户的行为参数信息；

基于所述目标用户的行为参数信息，确定与所述目标用户相对应的备选资讯信息；

根据所述备选资讯信息，确定与所述备选资讯信息相匹配的资讯信息列表以及对应的相似度参数，其中，所述资讯信息列表包括来自不同数据源的不同资讯信息；

基于所述相似度参数和所述资讯信息列表中不同资讯信息的重合度参数，确定资讯信息列表中的相应的资讯信息作为待推荐资讯信息，以实现所述待推荐资讯信息与所述目标用户相匹配。

上述方案中，所述基于所述目标用户的行为参数信息，确定与所述目标用户相对应的备选资讯信息，包括：

对所述目标用户的行为参数信息进行解析，确定所述目标用户对应的浏览时长参数；

基于相应的浏览时长阈值，对所述浏览时长参数进行除噪；

根据所述浏览时长参数的除噪结果，确定与所述目标用户相对应的浏览行为参数，以及所述浏览行为参数所对应的备选资讯信息。

上述方案中，所述根据所述备选资讯信息的资讯信息参数，确定与所述备选资讯信息相匹配的基础特征，包括：

根据所述备选资讯信息在基础维度中的资讯信息参数，

确定与所述备选资讯信息相对应的类别参数、资讯信息标签参数和资讯信息发布来源参数；

对所述备选资讯信息相对应的类别参数、资讯信息标签参数和资讯信息发布来源参数分别进行特征抽取，以形成与所述备选资讯信息相匹配的基础特征。