[发明专利]一种资源推荐方法、电子设备以及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种资源推荐方法，包括：获取目标资源和第一资源数据；所述目标资源为第一账户的当前操作行为所对应的资源，所述第一资源数据包括第二账户的历史操作行为所对应的除所述目标资源之外的资源，所述第二账户为与所述目标资源相关的账户；计算所述目标资源和所述第一资源数据中每一资源的关联指标数据；根据所述关联指标数据，对所述第一资源数据进行资源选取处理，获得待推荐资源数据；根据参考模型和所述待推荐资源数据，预测所述第一账户对所述待推荐资源数据中每一资源的操作概率；根据预测到的操作概率，对所述待推荐资源数据中资源进行排序后推荐给所述第一账户。本发明同时还公开了一种电子设备以及计算机可读存储介质。

技术领域

本发明涉及互联网信息技术，尤其涉及一种资源推荐方法、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着信息技术和互联网技术的发展，使得存储和处理海量的信息资源成为可能；网络技术又使得这些信息资源的存储可分布到不同的信息系统中，从而大大提高了信息资源的存储数量和共享程度。

然而，由于信息系统中的信息资源量非常巨大，并且由于用户与信息资源在空间上是分离的，导致用户在大量的信息资源中很难找到所需要的信息资源；从而使用户经常迷失在信息资源的海洋里；在这种情况下，针对信息资源的推荐技术得到了极大的应用。该推荐技术能够按照用户的需求和偏好对信息资源进行过滤，并推荐给用户，引导用户在大量的信息资源的中找到自己感兴趣的信息资源，改善现有的在信息系统中查找信息资源的不足。

随着数据挖掘、知识发现和人工智能等科学的出现，推荐技术也取得了很大的进步。相关技术研究中，为了提高信息资源推荐的有效性和智能性，将关联规则技术应用到信息资源推荐中；然而，现有的推荐技术仅仅只是基于频繁项集的集合生成所推荐的信息资源，其推荐效果较差。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种资源推荐方法、电子设备以及计算机可读存储介质，能够预测待推荐资源数据中每一资源的操作概率，并根据预测到的操作概率，对所述待推荐资源数据中资源进行排序后再推荐给用户，从而能够提高资源的推荐效果。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种资源推荐方法，所述方法包括：

获取目标资源和第一资源数据；所述目标资源为第一账户的当前操作行为所对应的资源，所述第一资源数据包括第二账户的历史操作行为所对应的除所述目标资源之外的资源，所述第二账户为与所述目标资源相关的账户；

计算所述目标资源和所述第一资源数据中每一资源的关联指标数据；

根据所述关联指标数据，对所述第一资源数据进行资源选取处理，获得待推荐资源数据；

根据参考模型和所述待推荐资源数据，预测所述第一账户对所述待推荐资源数据中每一资源的操作概率；

根据预测到的操作概率，对所述待推荐资源数据中资源进行排序后推荐给所述第一账户。

上述方案中，所述根据所述关联指标数据，对所述第一资源数据进行资源选取处理，获得待推荐资源数据，包括：

根据所述关联指标数据中的支持度、和/或相关因子、和/或不平衡因子，对所述第一资源数据进行过滤；所述支持度表征所述目标资源和所述第一资源数据中每一资源同时出现的概率，所述相关因子表征所述目标资源和所述第一资源数据中每一资源之间的相关性，所述不平衡因子表征所述目标资源和所述第一资源数据中每一资源之间相互关联的平衡程度；

基于所述关联指标数据中的置信度，从过滤后的第一资源数据中选取满足第一预设条件的第二资源数据，所述置信度表征在所述目标资源出现的条件下，所述第一资源数据中每一资源同时出现的概率；

基于所述第二资源数据确定所述待推荐资源数据。