[发明专利]一种对象推荐方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种对象推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

从客户端中采集用户行为数据，所述用户行为数据由操作所述客户端的用户对于对象集合中各个对象的浏览行为生成；

对所述用户行为数据进行统计处理，并将基于所述用户行为数据统计得到的至少一条用户行为记录存储于预设的行为列表中，得到目标行为列表，每条所述用户行为记录包括针对所述对象集合中的一个对象的浏览统计值；

获取所述目标行为列表的结构特征，并基于所述结构特征确定针对所述至少一条用户行为记录的目标分析策略；

基于所述目标分析策略对所述至少一条用户行为记录进行计算，得到针对目标对象的兴趣评分，所述目标对象为所述对象集合中的任一个对象；

根据所述兴趣评分确定针对所述目标对象的推荐策略，并基于所述推荐策略向所述客户端推荐所述目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结构特征包括所述目标行为列表的行列信息，所述行列信息包括行数或列数，所述基于所述结构特征确定针对所述至少一条用户行为记录的目标分析策略，包括：

获取所述行列信息对应的初始权重；

基于所述初始权重确定针对所述至少一条用户行为记录中的各个浏览统计值的加权方式；

基于所述加权方式制定针对所述至少一条用户行为记录的目标分析策略。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标分析策略对所述至少一条用户行为记录进行计算，得到针对目标对象的兴趣评分，包括：

从所述目标行为列表中获取针对所述目标对象的目标用户行为记录，并确定所述目标用户行为记录中针对所述目标对象的浏览统计值；

从所述目标分析策略中获取到针对所述目标对象的浏览统计值的目标加权方式，并基于所述目标加权方式对所述目标对象的浏览统计值进行加权处理，得到针对所述目标对象的加权浏览统计值；

从所述目标行为列表中确定针对所述对象集合中的各个对象的浏览统计值总和；

基于所述加权浏览统计值和所述浏览统计值总和之间的比值确定针对所述目标对象的兴趣评分。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，目标用户行为记录是所述目标行为列表中的任一条用户行为记录，所述目标用户行为记录包括针对所述目标对象的浏览统计值，所述对所述用户行为数据进行统计处理，包括：

基于所述用户行为数据确定针对所述目标对象的浏览次数和针对所述目标对象的浏览时长，并获取所述浏览次数对应的第一权重和所述浏览时长对应的第二权重；

基于所述第一权重对所述目标对象的浏览次数进行加权处理，得到所述目标对象的加权浏览次数；

基于所述第二权重对所述目标对象的浏览时长进行加权处理，得到所述目标对象的加权浏览时长；

对所述加权浏览时长和所述加权浏览次数进行求和处理，得到所述目标对象的浏览统计值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分析策略指示对所述至少一条用户行为记录进行计算的第一评分模型和第二评分模型，以及所述第一评分模型对应的第一模型权重和所述第二评分模型对应的第二模型权重，所述基于所述目标分析策略对所述至少一条用户行为记录进行计算，得到针对目标对象的兴趣评分，包括：

调用所述第一评分模型对所述至少一条用户行为记录进行计算，得到针对所述目标对象的第一兴趣评分；

调用所述第二评分模型对所述至少一条用户行为记录进行计算，得到针对所述目标对象的第二兴趣评分；

若所述第一兴趣评分和所述第二兴趣评分均满足预设筛选条件，则采用所述第一模型权重对所述第一兴趣评分进行加权处理，得到第一加权兴趣评分，以及采用所述第二模型权重对所述第二兴趣评分进行加权处理，得到第二加权兴趣评分；

对所述第一加权兴趣评分和所述第二兴趣评分进行求和处理，得到针对所述目标对象的兴趣评分。