[发明专利]资源推荐信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种资源推荐信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，用于解决现有的资源推荐方案推荐准确率较低的问题。方法部分包括：通过采集终端与目标用户的交互信息；对交互信息进行命名实体提取，得到资源实体；将资源实体输入向量转换模型，得到资源实体向量；基于资源实体和所述资源实体向量，从资源知识图谱中匹配出目标资源；依据目标资源生成资源推荐信息，并将资源推荐信息推送给目标用户，提高了资源推荐的准确率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种资源推荐信息推送方法、资源推荐信息推送装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

现有的推荐信息推送方案，通过分析用户历史行为(例如用户对店内菜品的点击、浏览、购买记录等行为特征)，再利用能够预测用户行为的神经网络模型，确定出推荐信息推送给顾客。但这种推送方案多适用于老顾客，对于历史行为较少的顾客无法进行准确的推荐。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种资源推荐信息推送方法，以解决现有的推荐信息推送方案存在准确率较低的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种资源推荐信息推送方法，包括：

采集终端与目标用户的交互信息；所述交互信息包括所述目标用户的意向资源信息；

对所述意向资源信息进行命名实体提取，得到资源实体；

将所述资源实体输入向量转换模型，得到资源实体向量；

基于所述资源实体和所述资源实体向量，从资源知识图谱中匹配出目标资源；其中，所述资源知识图谱用于表征不同资源样本实体之间的相关性；

依据所述目标资源生成资源推荐信息，并将所述资源推荐信息推送给所述目标用户。

本申请实施例的第二方面提供了一种资源推荐信息推送装置，包括：

采集模块：用于采集终端与目标用户的交互信息；所述交互信息包括所述目标用户的意向资源信息；

提取模块：用于对所述意向资源信息进行命名实体提取，得到资源实体；

转换模块：用于将所述资源实体输入向量转换模型，得到资源实体向量；

匹配模块：用于基于所述资源实体和所述资源实体向量，从资源知识图谱中匹配出目标资源；其中，所述资源知识图谱用于表征不同资源样本实体之间的相关性；

推荐模块：用于依据所述目标资源生成资源推荐信息，并将所述资源推荐信息推送给所述目标用户。

本申请实施例的第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述资源推荐信息推送方法。

本申请实施例的第四方面提供了一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行上述资源推荐信息推送方法。

本申请实施例提供一种资源推荐信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质，通过人机交互获取终端与目标用户的交互信息，其中，交互信息包括目标用户的意向资源信息，通过对该意向资源信息进行命名实体提取，可以得到目标用户意向资源信息对应的资源实体。然后通过向量转换模型将资源实体对应映射到向量空间，得到资源实体向量，由于预先构建的资源知识图谱包括大量的资源样本实体，且能够表征不同资源样本实体之间的相关性，而不同资源样本实体之间的相关性能够通过向量计算得到，因此基于目标用户的意向资源信息对应的资源实体及资源实体向量，可以从该资源知识图谱中匹配出目标用户感兴趣的目标资源，之后根据目标资源生成目标资源，将目标资源推送给目标用户，满足每个用户的需求，提高了资源推荐的准确率。

附图说明