[发明专利]产品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读介质

权利要求书

1.一种产品推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户缴费信息，根据预先为至少一个缴费项目添加的项目标签，确定目标缴费项目的项目标签；其中，所述用户缴费信息包括所述目标缴费项目和缴费时间；

根据所述缴费时间，计算用户对所述目标缴费项目的偏好权重，将所述目标缴费项目的项目标签和所述偏好权重作为用户偏好属性；

根据候选产品集中候选产品的产品标签、标签权重和所述用户偏好属性，计算所述用户对所述候选产品的偏好程度；

根据所述偏好程度，从所述候选产品集中选择出推荐产品，输出所述推荐产品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据候选产品集中候选产品的产品标签、标签权重和所述用户偏好属性，计算所述用户对所述候选产品的偏好程度，包括：

根据所述用户偏好属性的项目标签，从所述候选产品集中查找产品标签与所述项目标签相关联的候选产品；

把所述项目标签分解为所述候选产品的产品标签和对应标签权重的乘积，得到分解结果；

将所述分解结果与所述用户偏好属性的偏好权重相乘，得到用户对所述候选产品的偏好程度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户偏好属性的项目标签，从所述候选产品集中查找产品标签与所述项目标签相关联的候选产品，包括：

使用倒排索引的方式，根据所述用户偏好属性的项目标签，获取产品标签中包含所述项目标签的候选产品。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述缴费时间，计算用户对所述目标缴费项目的偏好权重，包括：

使用预构建的偏好权重计算公式，计算用户对所述目标缴费项目的偏好权重；其中，所述偏好权重计算公式为：

w_n＝w_n-1×exp(-α×t)

式中，w_n为第n次偏好权重；w_n-1为第n-1次偏好权重；α为冷却系数；t为间隔时间；i为正整数，最大值为(当前时间-缴费时间)/t。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从所述候选产品的产品信息中提取设定的关键词，计算所述关键词的词频和逆文档频率；

根据所述词频和所述逆文档频率，确定所述候选产品的产品标签和标签权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述词频和所述逆文档频率，确定所述候选产品的产品标签和标签权重，包括：

计算所述词频和所述逆文档频率的乘积，得到所述关键词的TF-IDF值；

按照所述TF-IDF值的大小，对多个所述关键词进行降序排序，将排序靠前的设定第一数量的关键词作为所述候选产品的产品标签；

对所述TF-IDF值进行归一化处理，将归一化后的TF-IDF值作为所述产品标签的标签权重。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏好程度，从所述候选产品集中选择出推荐产品，包括：

按照所述偏好程度的大小，将所述候选产品进行降序排列，将排序靠前的设定第二数量的候选产品作为推荐产品。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户基本信息，根据所述用户基本信息和所述用户偏好属性，构建用户画像。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户基本信息和所述用户偏好属性，构建用户画像，包括：

从所述用户基本信息中提取用户基本属性，生成初始用户画像；

使用所述用户偏好属性更新所述初始用户画像，得到最终的用户画像。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据产品准入门槛和所述用户画像，对原始产品集进行筛选，得到候选产品集。