[发明专利]权益推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种权益推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户；

若不存在所述目标用户的有效用户标签，则对目标用户的用户特征、权益的权益特征、商户的商户特征、用户长期行为特征以及用户短期行为特征交叉组合，提取用户标签；

获取有效权益的权益标签；

匹配所述用户标签和所述权益标签，确定匹配的目标权益；

向所述目标用户推荐所述目标权益。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对目标用户的用户特征、权益的权益特征、商户的商户特征、用户长期行为特征以及用户短期行为特征交叉组合，提取用户标签，包括：

基于所述目标用户的用户特征、权益的权益特征、商户的商户特征、用户长期行为特征以及用户短期行为特征，分别得到低维稠密的用户特征向量、权益特征向量、商户特征向量、用户长期行为特征向量和用户短期行为特征向量；

对所述用户特征向量、权益特征向量和商户特征向量进行交叉组合，得到低阶组合特征，对所述用户长期行为特征向量和用户短期行为特征向量进行交叉组合，得到高阶组合特征；

组合所述低阶组合特征和高阶组合特征，得到交叉组合特征，根据所述交叉组合特征进行分类，得到用户标签。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标用户的用户特征、权益的权益特征、商户的商户特征、用户长期行为特征以及用户短期行为特征，分别得到低维稠密的用户特征向量、权益特征向量、商户特征向量、用户长期行为特征向量和用户短期行为特征向量，包括：

将所述目标用户的用户特征、权益的权益特征、商户的商户特征、用户长期行为特征以及用户短期行为特征，输入DeepFM模型的嵌入层，分别得到低维稠密的用户特征向量、权益特征向量、商户特征向量、用户长期行为特征向量和用户短期行为特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述用户特征向量、权益特征向量和商户特征向量进行交叉组合，得到低阶组合特征，对所述用户长期行为特征向量和用户短期行为特征向量进行交叉组合，得到高阶组合特征，包括：

将所述用户特征向量、权益特征向量和商户特征向量输入DeepFM模型的FM部分，通过所述DeepFM模型的FM部分对所述用户特征向量、权益特征向量和商户特征向量进行交叉组合，得到低阶组合特征；

将所述用户长期行为特征向量和用户短期行为特征向量输入DeepFM模型的Deep部分，通过DeepFM模型的Deep部分对所述用户长期行为特征向量和用户短期行为特征向量进行交叉组合，得到高阶组合特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，匹配所述用户标签和所述权益标签，确定匹配的目标权益，包括：

匹配所述用户标签和所述权益标签，得到用户标签与各有效权益的标签匹配数量；

按匹配数量对所述有效权益进行降序排序，将排序中的前N个有效权益确定为目标权益；

向所述目标用户推荐所述目标权益。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户，包括：

获取用户终端的地理位置信息；

根据用户终端的地理位置信息与线下消费平台的位置的距离差，将距离差在预设范围内的用户终端所对应的用户确定为目标用户。

7.一种权益推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

目标用户获取模块，用于获取目标用户；

用户画像模块，用于若不存在所述目标用户的有效用户标签，则对目标用户的用户特征、权益的权益特征、商户的商户特征、用户长期行为特征以及用户短期行为特征交叉组合，提取用户标签；

权益标签获取模块，用于获取有效权益的权益标签；

匹配模块，用于匹配所述用户标签和所述权益标签，确定匹配的目标权益；

推荐模块，用于向所述目标用户推荐所述目标权益。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。