[发明专利]一种信息推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

获取多个用户的用户历史行为数据；

根据所述用户历史行为数据构建各用户之间交互行为关系的用户网络，所述用户网络包括各用户对应的用户节点，以及用于表征不同用户之间存在交互行为的边，所述用户网络用矩阵表示；

基于所述用户网络提取各用户节点的特征向量；

对所述用户网络进行标准化处理，得到标准化后的用户网络；

通过预设的传播参数将所述标准化后的用户网络和所述特征向量，逐级信息传播至多个传播层，得到每个传播层对应的传播信息；

确定当前传播层、第一传播层和第二传播层各自对应的融合系数；

基于所述融合系数将所述当前传播层、第一传播层和第二传播层各自对应的传播信息进行融合，得到初始融合信息；

将所述初始融合信息进行池化操作，得到融合信息；

基于所述融合信息确定每两个用户节点之间的匹配度，根据所述匹配度向用户推荐信息；

其中，融合处理方式如下：

表示第一传播层对应的融合系数，表示当前传播层对应的融合系数，表示第二传播层对应的融合系数，表示第一传播层的传播信息，表示当前传播层的传播信息，表示第二传播层的传播信息，表示当前融合得到的初始融合信息。

2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户网络提取各用户节点的特征向量包括：

从所述用户网络中提取用户节点之间连接形成的至少一条交互轨迹，所述交互轨迹用于表征用户节点对应的用户之间存在交互行为；

基于所述交互轨迹提取各用户节点的特征向量。

3.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述从所述用户网络中提取用户节点之间连接形成的至少一条交互轨迹包括：

确定所述用户网络中每条边对应的权重值；

根据所述权重值从所述用户网络中的每个用户节点为起始点进行游走聚类操作，得到用户节点之间连接形成的至少一条交互轨迹。

4.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户历史行为数据构建各用户之间交互行为关系的用户网络包括：

基于所述用户历史行为数据，提取各用户之间的交互次数、交互累计时长、交互内容、以及交互频率；

根据所述交互次数、交互累计时长、交互内容、以及交互频率中的至少一种，构建用户之间交互行为关系的用户网络。

5.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述融合信息确定每两个用户节点之间的匹配度包括：

通过多层感知机基于所述融合信息预测每两个用户节点之间的相似度概率值；

根据所述相似度概率值确定每两个用户节点之间的匹配度。

6.根据权利要求1至5任一项所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述匹配度向用户推荐信息包括：

筛选出匹配度大于预设阈值的两个用户节点，得到目标用户节点对；

向所述目标用户节点对中一用户节点对应的用户，推荐所述目标用户节点对中另一用户节点对应的用户以作为好友。

7.根据权利要求1至5任一项所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述匹配度向用户推荐信息包括：

筛选出匹配度大于预设阈值的两个用户节点，得到目标用户节点对；

获取所述目标用户节点对中一用户节点对应的用户的偏好物品；

向所述目标用户节点对中另一用户节点对应的用户推荐所述偏好物品。