[发明专利]一种物品推荐方法、装置、服务器及储存介质

说明书

本发明实施例公开了一种物品推荐方法、装置、服务器及储存介质，该方法包括：根据预设筛选规则对预设物品集合中的预设物品进行筛选，选出目标物品；若所述目标物品的推荐次数小于第一曝光阈值，向根据所述目标物品的预设属性搜索到的预设用户推荐所述目标物品；若所述目标物品的推荐次数大于所述第一曝光阈值，根据所述目标物品的点击率在预设分组中进行排序召回；若所述目标物品的推荐次数大于第二曝光阈值，将所述目标物品与所述预设物品集合中的其他所述预设物品一并按照预设策略进行排序召回。本实施例的技术方案，缩短新物品的迭代周期，且快速试探出新物品的效果质量，能够满足资讯行业推荐系统对物品提出的高时效性要求。

技术领域

本发明实施例涉及人工智能技术，尤其涉及一种物品推荐方法、装置、服务器及储存介质。

背景技术

随着传播技术的飞快发展以及数据量的剧增，用户对资讯行业提出了更高的时效性和个性化的要求。

现有技术中新物品的迭代方式主要有如下两种：其一为通过物品自身的内容与老物品建立某种关联，然后以该关联关系进行曝光。那么新物品的进一步曝光很依赖于老物品的曝光程度和点击情况。若老物品被用户点击少，那么其排序则相对靠后，那么新物品的曝光周期会被进一步延长，曝光次数也受到其相关老物品的推荐情况的影响。其二为通过模型预测用户对物品的评分，从而进行排序召回。但一般而言，用户行为数据量较大，计算周期长，有一定的滞后性，使得物品的迭代周期延长。因此新物品的迭代周期相对较长。

与此同时，老物品由于得到充分曝光，其物品质量优劣性可以根据用户的反馈而得到；而新物品在短时间无法得到曝光，其质量无法得知。现有技术中按照统一排序召回方法，新物品一般处于劣势，那么质量可能优质的新物品推荐给用户的概率大大降低，新物品无法曝光。

发明内容

本发明实施例提供一种物品推荐方法、装置、服务器及储存介质，以实现缩短新物品的迭代周期，快速试探出新物品的效果质量。

第一方面，本发明实施例提供了一种物品推荐方法，包括：

根据预设筛选规则对预设物品集合中的预设物品进行筛选，选出目标物品；

若所述目标物品的推荐次数小于第一曝光阈值，向根据所述目标物品的预设属性搜索到的预设用户推荐所述目标物品；

若所述目标物品的推荐次数大于所述第一曝光阈值，根据所述目标物品的点击率在预设分组中进行排序召回；

若所述目标物品的推荐次数大于第二曝光阈值，将所述目标物品与所述预设物品集合中的其他所述预设物品一并按照预设策略进行排序召回。

第二方面，本发明实施例还提供了一种物品推荐装置，包括：

目标物品筛选模块，用于根据预设筛选规则对预设物品集合中的预设物品进行筛选，选出目标物品；

目标物品推荐模块，用于若所述目标物品的推荐次数小于第一曝光阈值，向根据所述目标物品的预设属性搜索到的预设用户推荐所述目标物品；

第一排序召回模块，用于若所述目标物品的推荐次数大于所述第一曝光阈值，根据所述目标物品在所属类目的点击率进行排序召回；

第二排序召回模块，用于若所述目标物品的推荐次数大于第二曝光阈值，将所述目标物品与所述预设物品集合中的其他预设物品一并按照预设策略进行排序召回。

第三方面，本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的物品推荐方法。