[发明专利]一种信息推荐方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种信息推荐方法及装置，所述方法包括：获取待推荐二部图的拓扑信息、待推荐二部图中每个用户节点对应的用户信息及待推荐二部图中每个信息节点对应的内容信息；将拓扑信息、用户信息及内容信息输入信息推荐模型，确定每个用户节点对应的用户向量和每个信息节点对应的信息向量；基于用户向量表示的兴趣偏好、信息向量表示的内容特点及信息向量表示的语义信息，确定每个用户节点所表示的用户浏览候选信息节点所表示的信息的概率，作为预测概率；基于预测概率，向二部图中的每个用户节点所表示的用户推荐与该用户节点不存在历史浏览关系的信息节点所表示的信息。应用本发明实施例，可以更加准确地向用户推荐用户感兴趣的信息。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种信息推荐方法及装置。

背景技术

随着互联网相关技术的高速发展，网络中的信息的数量呈现出爆炸性增长的趋势，与此同时，用户在大量的信息中获取所需的信息的难度越来越大。为了向用户提供所需的信息，信息推荐方法应运而生。

目前的信息推荐方法中，通常是基于用户浏览信息的历史数据为用户推荐信息的。具体来说，可以确定用户历史数据中信息的内容与待推荐信息的内容之间的相似度，然后基于相似度确定用户可能浏览待推荐信息的概率，作为预测概率，进而基于预测概率向用户推荐信息。

由于用户的历史数据只能表示用户浏览过哪些信息，不能表示用户出于哪些因素浏览了信息，所以历史数据并不能全面地体现用户对于信息的喜好特点，导致根据历史数据及信息的内容向用户推荐的信息很可能是用户并不感兴趣的，无法准确地向用户推荐用户感兴趣的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种信息推荐方法及装置，以更加准确地向用户推荐用户感兴趣的信息。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种信息推荐方法，所述方法包括：

获取待推荐二部图的拓扑信息、所述待推荐二部图中每个用户节点对应的用户信息及所述待推荐二部图中每个信息节点对应的内容信息，其中，所述待推荐二部图包括多个用户节点及多个信息节点，每个用户节点表示一个用户，每个信息节点表示一条信息，所述拓扑信息用于表示所述待推荐二部图中的用户节点与信息节点之间的历史浏览关系；

将所述拓扑信息、所述用户信息及所述内容信息输入信息推荐模型，确定每个用户节点对应的用户向量和每个信息节点对应的信息向量，其中，所述用户向量表示对应的用户对于各预设信息类型的信息的兴趣偏好，所述信息向量表示对应的信息属于各预设信息类型时对应的语义信息，所述预设信息类型为预先基于所述二部图中信息节点所表示的信息的内容设置的，所述信息推荐模型为基于预设训练集训练得到的，所述预设训练集包括二部图样本的拓扑信息样本、所述二部图样本中每个用户节点样本对应的用户信息样本及所述二部图样本中每个信息节点样本对应的内容信息样本；

基于所述用户向量表示的兴趣偏好和所述信息向量表示的语义信息，确定每个用户节点所表示的用户浏览候选信息节点所表示的信息的概率，作为预测概率，其中，针对每个用户节点，所述候选信息节点为与该用户节点不存在历史浏览关系的信息节点；

基于所述预测概率，向所述二部图中的每个用户节点所表示的用户推荐与该用户节点不存在历史浏览关系的信息节点所表示的信息。

第二方面，本发明实施例提供了一种信息推荐装置，所述装置包括：

信息获取模块，用于获取待推荐二部图的拓扑信息、所述待推荐二部图中每个用户节点对应的用户信息及所述待推荐二部图中每个信息节点对应的内容信息，其中，所述待推荐二部图包括多个用户节点及多个信息节点，每个用户节点表示一个用户，每个信息节点表示一条信息，所述拓扑信息用于表示所述待推荐二部图中的用户节点与信息节点之间的历史浏览关系；