[发明专利]用户推荐方法及装置

说明书

本发明公开了一种用户推荐方法及装置，属于网络技术领域。所述方法包括：在接收到用户推荐请求时，获取待推荐用户的用户特征；将待推荐用户的用户特征输入预测模型，得到多个第一类用户中每个第一类用户的推荐系数；根据每个第一类用户的推荐系数，向待推荐用户进行推荐，其中，第一类用户用于向第二类用户提供资源服务。本发明通过根据该第一类用户的征信特征，对该第一类商户的信用情况和金融情况进行衡量，根据该第二类用户的用户特征，对不同第二类用户进行针对性地分析，以实现用户推荐，提高用户推荐的准确性，使用户能够查看到更符合其意愿的第一类用户，提高所推荐用户的转化率。

技术领域

本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种用户推荐方法及装置。

背景技术

随着网络技术的不断发展，服务商通过网络向用户提供的服务也越来越多，且越来越完善。例如，当用户想要寻找附近其他用户或指定其他用户时，该其他用户包括提供餐饮服务或其他生活服务的商户，可以通过输入搜索关键字在生活服务类应用平台上获取推荐商户，或者查询该指定商户的消费评价及地理位置等信息。

生活服务类应用平台除了可以根据搜索关键字向用户推荐商户以外，还可以通过商户所在的地理位置信息、商户评分、用户历史浏览记录、历史购买记录等向用户推荐商户。例如，当用户选择根据商户评分获取推荐商户时，将商户按商户评分按从高到低的顺序依次排列，根据排序结果向用户推荐商户；当用户选择获取附近商户时，根据该用户当前所处的地理位置信息，将商户按与用户之间的距离从近到远的顺序依次排列，根据排序结果向用户推荐商户。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

由于上述商户推荐方法均从用户角度进行推荐，用于获取推荐商户的参数存在局限性，因此会导致商户推荐的准确率低，所推荐的商户并不符合用户意愿，用户也不会点击或访问所推荐的商户，从而导致所推荐商户的转化率低。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种用户推荐方法及装置。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种用户推荐方法，所述方法包括：

在接收到用户推荐请求时，获取待推荐用户的用户特征；

将所述待推荐用户的用户特征输入预测模型，得到多个第一类用户中每个第一类用户的推荐系数，所述预测模型基于所述多个第一类用户的征信特征和多个第二类用户的用户特征建立，所述第一类用户用于向所述第二类用户提供资源服务；

根据所述每个第一类用户的推荐系数，向所述待推荐用户进行推荐。

另一方面，提供了一种用户推荐装置，所述装置包括：

用户特征获取模块，用于在接收到用户推荐请求时，获取待推荐用户的用户特征；

输入模块，用于将所述用户特征获取模块获取到的所述待推荐用户的用户特征输入预测模型，得到多个第一类用户中每个第一类用户的推荐系数，所述预测模型基于所述多个第一类用户的征信特征和多个第二类用户的用户特征建立，所述第一类用户用于向所述第二类用户提供资源服务；

推荐模块，用于根据所述输入模块将所述待推荐用户的用户特征输入所述预测模型后得到的所述每个第一类用户的推荐系数，向所述待推荐用户进行推荐。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过同时基于第一类用户的征信特征和第二类用户的用户特征，对该第一类用户进行推荐，能够实现根据该第一类用户的征信特征，对该第一类商户的信用程度和金融程度进行衡量，根据该第二类用户的用户特征，对不同第二类用户进行针对性地分析，从而达到提高用户推荐的准确性的目的，使得用户能够查看到更符合其意愿的第一类用户，从而提高所推荐用户的转化率。

附图说明