[发明专利]基于人工智能的信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种基于人工智能的信息推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：对待筛选信息集合中的信息进行筛选处理，得到多个待推荐信息；对目标对象的对象特征以及上下文环境特征进行融合处理，得到目标对象的状态特征；基于目标对象的状态特征进行兴趣分布预测处理，得到基于长期兴趣和短期兴趣的兴趣信息分布；从多个待推荐信息中，确定符合兴趣信息分布的待推荐信息；基于符合目标对象的兴趣信息分布的待推荐信息，执行针对目标对象的推荐操作。通过本发明，能够均衡短期兴趣以及长期兴趣，从而提高信息推荐的准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术，尤其涉及一种基于人工智能的信息推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是计算机科学的一个综合技术，通过研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，例如自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向，随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。

推荐系统是人工智能领域的重要应用之一，能够在信息过载的环境中帮助用户发现可能令他们感兴趣的信息，并将信息推送给对它们感兴趣的用户。

虽然，相关技术中的推荐系统可以向用户推荐用户可能感兴趣的信息。但是，相关技术中的推荐系统向用户提供的推荐信息过于极端(过于偏向长期兴趣或者过于偏向短期兴趣)，由此导致的无效推荐浪费了推荐系统的资源，导致对通信资源的挤占。

发明内容

本发明实施例提供一种基于人工智能的信息推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够均衡短期兴趣以及长期兴趣，从而提高信息推荐的准确性。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供一种基于人工智能的信息推荐方法，包括：

对待筛选信息集合中的信息进行筛选处理，得到多个待推荐信息；

对目标对象的对象特征以及上下文环境特征进行融合处理，得到所述目标对象的状态特征；

基于所述目标对象的状态特征进行兴趣分布预测处理，得到基于长期兴趣和短期兴趣的兴趣信息分布；

从所述多个待推荐信息中，确定符合所述兴趣信息分布的待推荐信息；

基于符合所述目标对象的兴趣信息分布的待推荐信息，执行针对所述目标对象的推荐操作。

上述技术方案中，所述对待筛选信息集合中的信息进行筛选处理，得到多个待推荐信息，包括：

基于所述目标对象的对象特征以及上下文环境特征，对所述待筛选信息集合中的多个信息进行预测处理，得到所述多个信息的筛选概率；

对所述多个待筛选信息进行基于所述筛选概率的降序排序，将排序在前的多个信息作为待推荐信息。

上述技术方案中，所述方法还包括：

基于所述目标对象的历史交互行为数据，构建用于训练兴趣分布预测模型的状态特征样本；

通过所述兴趣分布预测模型对所述状态特征样本进行预测处理，得到与多个基于长期兴趣和短期兴趣的兴趣信息分布分别对应的概率以及新状态特征样本；

将所述状态特征样本、所述基于长期兴趣和短期兴趣的兴趣信息分布、所述新状态特征样本、对应的所述概率以及所述状态特征样本的进程状态进行组合，得到组合样本；

基于所述组合样本，对所述兴趣分布预测模型进行训练处理，得到训练后的兴趣分布预测模型。