[发明专利]基于用户画像的推荐信息生成方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种基于用户画像的推荐信息生成方法，其特征在于，包括：

若检测到在用户清单中选定的用户，获取对应的目标用户信息；

若检测到在推荐信息类型清单中选定的类型，获取对应的推荐信息类型集；其中，所述推荐信息类型集包括图片、文章、视频中的任意一种或多种；

获取本地已存储的与所述目标用户信息相对应的目标用户画像，根据所述目标用户画像获取与所述目标用户信息对应的关键词集合；

根据所述关键词集合和所述推荐信息类型集在本地内容库中筛选获取对应的推荐子信息集；其中，所述推荐子信息集包括图片、文章、视频中的其中一种或多种；

将所述推荐子信息集填充至调用的数据容器中，以得到待推荐信息数据；以及

若检测到与所述待推荐信息数据对应的一键发送指令，将所述待推荐信息数据发送至与所述目标用户信息相对应的用户端。

2.根据权利要求1所述的基于用户画像的推荐信息生成方法，其特征在于，所述根据所述目标用户画像获取与所述目标用户信息对应的关键词集合，包括：

获取所述目标用户画像中包括的初始关键词集合，从所述初始关键词集合中筛选性别标签、年龄标签、地区标签、收入标签及用户行为标签分别对应的标签值，以组成与所述目标用户信息对应的关键词集合。

3.根据权利要求1所述的基于用户画像的推荐信息生成方法，其特征在于，所述根据所述关键词集合和所述推荐信息类型集在本地内容库中筛选获取对应的推荐子信息集，包括：

以所述关键词集合中各关键词及推荐信息类型集为筛选条件，在本地内容库中获取初始筛选图片推荐集、初始筛选文章推荐集和初始筛选视频推荐集；

获取所述初始筛选图片推荐集中图片点击量值排名未超出预设的排名阈值对应的筛选图片，以组成推荐图片集；

获取所述初始筛选文章推荐集中文章阅读量值排名未超出预设的排名阈值对应的筛选文章，以组成推荐文章集；

获取所述初始筛选视频推荐集中视频播放量值排名未超出预设的排名阈值对应的筛选视频，以组成推荐视频集；

由所述推荐图片集、所述推荐文章集及所述推荐视频集组成推荐子信息集。

4.根据权利要求1所述的基于用户画像的推荐信息生成方法，其特征在于，还包括：

根据所述关键词集合在本地产品信息库中筛选获取对应的推荐产品信息集。

5.根据权利要求1所述的基于用户画像的推荐信息生成方法，其特征在于，所述将所述推荐子信息集填充至调用的数据容器中，以得到待推荐信息数据，包括：

预先创建数据为空的空白卡片容器；

获取所述推荐子信息集中所包括的推荐子信息的总个数；

在所述空白卡片容器中创建与所述总个数有相同个数的子卡片区域；

将每一子卡片区域中填充一个推荐子信息，得到当前卡片；

在所述当前卡片中每一子卡片区域均对应自动增加埋点，得到待推荐信息数据。

6.根据权利要求5所述的基于用户画像的推荐信息生成方法，其特征在于，所述若检测到与所述待推荐信息数据对应的一键发送指令，将所述待推荐信息数据发送至与所述目标用户信息相对应的用户端之后，还包括：

获取所述待推荐信息数据中各埋点发送的采集数据，以组成反馈数据集；其中，各埋点发送的采集数据包括浏览量、转发量、点赞次数、留言内容和停留时长；

调用预先设置的标签转换策略，将所述反馈数据集中数据项转化成对应的用户行为标签；

通过所述用户行为标签对所述目标用户画像进行更新，得到更新后用户画像。