[发明专利]信息推荐方法、搜索方法、装置及客户端、介质及设备

说明书

本公开涉及计算机技术领域，提供了一种信息推荐方法、信息搜索方法、信息推荐装置、客户端、计算机存储介质及电子设备，其中，信息推荐方法包括：根据用户画像信息和用户关联信息，确定候选推荐信息；将候选推荐信息输入点击率预估模型中，根据点击率预估模型的输出，确定候选推荐信息对应的点击率预估值；根据候选推荐信息与目标推荐信息的语义相似度，确定候选推荐信息对应的点击价值预估值；根据点击率预估值与点击价值预估值，确定候选推荐信息对应的推荐指数；将推荐指数大于第一预设阈值的候选推荐信息确定为待推荐信息。本公开中的方法能够提高推荐准确性以及互联网信息获取平台的资源转换率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，特别涉及一种信息推荐方法、信息搜索方法、信息推荐装置、客户端、计算机存储介质及电子设备。

背景技术

随着计算机和互联网技术的迅速发展，相关互联网信息获取平台也在迅速发展，越来越多的消费者通过网络进行商品浏览、选购和购买。若能准确获知用户的购买对象，则能够大大提升相关互联网信息获取平台的资源转换率。因而，如何为用户精准推荐其感兴趣的信息，成为相关互联网信息获取平台关注的焦点问题。

目前，相关互联网信息展示平台中，一般是从用户信息(例如：用户的历史搜索内容)中提取用户可能感兴趣的信息。然而，用户兴趣度较高的信息并不一定意味着较高的资源转换率。因而，若只考虑用户兴趣而忽略互联网信息获取平台的商品价值，无疑推荐效果将会大打折扣。

鉴于此，本领域亟需开发一种新的信息推荐方法及装置。

需要说明的是，上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。

发明内容

本公开的目的在于提供一种信息推荐方法、信息搜索方法、信息推荐装置、客户端、计算机存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上避免了现有技术的方法资源转换率较低的缺陷。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种信息推荐方法，应用于进行信息推荐的后台服务器，包括：根据用户画像信息和用户关联信息，确定候选推荐信息；将所述候选推荐信息输入点击率预估模型中，根据所述点击率预估模型的输出，确定所述候选推荐信息对应的点击率预估值；根据所述候选推荐信息与目标推荐信息的语义相似度，确定所述候选推荐信息对应的点击价值预估值；根据所述点击率预估值与所述点击价值预估值，确定所述候选推荐信息对应的推荐指数；将所述推荐指数大于第一预设阈值的所述候选推荐信息确定为待推荐信息。

在本公开的示例性实施例中，所述将所述候选推荐信息输入点击率预估模型中，根据所述点击率预估模型的输出，确定所述候选推荐信息对应的点击率预估值，包括：基于神经网络算法构建所述候选推荐信息对应的第一特征向量；将所述第一特征向量输入点击率预估模型中；根据所述点击率预估模型的输出，确定所述候选推荐信息对应的点击率预估值。

在本公开的示例性实施例中，所述根据所述候选推荐信息与目标推荐信息的语义相似度，确定所述候选推荐信息对应的点击价值预估值，包括：基于所述神经网络算法构建所述目标推荐信息对应的第二特征向量；将所述第一特征向量与所述第二特征向量的向量距离确定为所述语义相似度；获取数值最小的所述语义相似度对应的所述目标推荐信息；将所述目标推荐信息对应的所述目标收入信息确定为所述候选推荐信息对应的点击价值预估值。

在本公开的示例性实施例中，在所述确定候选推荐信息之后，所述方法还包括：获取所述候选推荐信息中的无效信息和/或敏感信息；对所述无效信息和/或敏感信息进行过滤处理。

在本公开的示例性实施例中，所述方法还包括：获取预设时间段内的用户搜索信息；将所述用户搜索信息中包含的物品关键词确定为所述用户关联信息。

在本公开的示例性实施例中，所述方法还包括：获取所述用户搜索信息对应的共现信息；将所述共现信息确定为所述用户关联信息。