[发明专利]信息推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

响应于接收到的信息推荐请求，获取所述信息推荐请求中携带的用户标识；

获取所述用户标识对应的用户特征、多个待推荐信息和所述多个待推荐信息的信息特征；

从标准对象信息库中获取所述多个待推荐信息中携带的推荐对象的对象特征，所述对象特征中至少包括所述推荐对象的价格特征；所述标准对象信息库是基于各个推荐对象的标准类型和供应方提供的原始对象信息库中包括的原始对象信息构建的，所述标准类型是通过训练好的对象分类模型对各个原始对象信息中除去各个推荐对象的对象类型之外的对象信息进行类型预测得到的；所述价格特征包括推荐对象的对象价格和价格指数，所述价格指数用于表征所述对象价格在同类中的昂贵程度；

将所述用户特征、信息特征和对象特征输入至训练好的排序模型，得到所述多个待推荐信息的排序结果；

基于所述排序结果，从所述多个待推荐信息中确定至少一个目标推荐信息；

将携带有所述目标推荐信息的推荐响应发送至用户终端。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述用户标识对应的历史行为数据、用户属性特征和用户上下文特征；

基于所述历史行为数据确定所述用户标识对应的用户画像特征和目标对象标识，所述目标对象标识是用户进行点击或者存在转化的推荐对象的对象标识；

获取所述目标对象标识对应的历史对象特征；

基于所述用户属性特征、用户上下文特征、用户画像特征和历史对象特征确定所述用户标识对应的用户特征。

3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，获取所述多个待推荐信息中携带的推荐对象的对象特征，包括：

获取各个待推荐信息对应的推荐对象的对象标识；

从标准对象信息库中获取所述对象标识对应的对象信息；

从所述对象信息中提取所述推荐对象的对象特征。

4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述从所述对象信息中提取所述推荐对象的对象特征，包括：

从所述对象信息中至少提取所述推荐对象的对象标识、标准类型、对象品牌；

获取所述推荐对象的对象价格和所述标准类型对应的价格分类信息；

基于所述对象价格和所述价格分类信息，确定所述推荐对象的价格指数；

将所述对象价格和所述价格指数确定为所述推荐对象的价格特征。

5.根据权利要求4中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本对象库和预设的候补类型集合，所述样本对象库中包括多个样本对象和所述多个样本对象对应的样本类型；

将所述样本对象库中包括的样本类型集合和候补类型集合的并集确定为标准类型集合；

获取所述样本对象库中各个样本对象的目标样本信息，所述目标样本信息为除样本类型之外的其他样本信息；

利用所述目标样本信息和所述标准类型集合对对象分类模型进行训练，得到训练好的对象分类模型。

6.根据权利要求5中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取供应方提供的原始对象信息库，所述原始对象信息库中包括多个推荐对象的原始对象信息；

将各个原始对象信息中除去各个推荐对象的对象类型得到的对象信息确定为各个预测对象信息；

将所述各个预测对象信息输入至训练好的对象分类模型，得到各个推荐对象的标准类型；

基于各个推荐对象的标准类型和原始对象信息构建标准对象信息库。

7.根据权利要求6中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取标准对象信息库中各个标准类型对应的对象信息；

基于各个标准类型对应的对象信息确定各个标准类型对应的最低价格和最高价格；

基于所述各个标准类型最低价格、最高价格和预设的区间个数，确定所述各个标准类型的价格分类信息。