[发明专利]一种资源推荐方法和装置在审
| 申请号： | 201811045757.7 | 申请日： | 2018-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN109241431A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 刘安安;翟俊杰 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种资源推荐方法和装置，用于提高向用户推荐资源的效果。本发明实施例提供一种资源推荐方法，包括：获取用户的推荐请求，所述推荐请求包括：所述用户的唯一标识；根据所述用户的唯一标识查询神经网络模型的用户画像参数，输出所述用户的用户画像，所述用户画像参数包括所述神经网络模型根据所述用户的历史行为信息学习到的所述用户的隐层语义兴趣信息；使用所述神经网络模型对资源推荐池中的资源进行向量化处理，得到所述资源对应的资源描述信息；根据所述用户画像与所述资源描述信息之间的匹配度从所述资源推荐池中筛选出与所述用户匹配的资源，并将与所述用户匹配的资源推荐给所述用户。 | ||
| 搜索关键词： | 资源推荐 神经网络模型 画像 资源描述信息 方法和装置 唯一标识 用户匹配 历史行为 信息学习 兴趣信息 用户推荐 语义 匹配度 向量化 隐层 筛选 查询 输出 | ||
【主权项】：
1.一种资源推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的推荐请求，所述推荐请求包括：所述用户的唯一标识；根据所述用户的唯一标识查询神经网络模型的用户画像参数，输出所述用户的用户画像，所述用户画像参数包括所述神经网络模型根据所述用户的历史行为信息学习到的所述用户的隐层语义兴趣信息；使用所述神经网络模型对资源推荐池中的资源进行向量化处理，得到所述资源对应的资源描述信息；根据所述用户画像与所述资源描述信息之间的匹配度从所述资源推荐池中筛选出与所述用户匹配的资源，并将与所述用户匹配的资源推荐给所述用户。
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