[发明专利]资源推荐的方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品

权利要求书

1.一种资源推荐的方法，包括：

响应于用户的请求，确定与所述用户相关联的用户向量，其中所述用户向量指示所述用户的潜在兴趣点；

针对资源集合中的每条资源，分别计算所述用户向量与所述资源的资源向量之间的相似度得分，其中资源的资源向量是基于对与所述资源相关联的多个种子用户的种子用户向量进行相加或相加求平均而确定的，所述资源向量反映所述多个种子用户的共有潜在兴趣点；

对所述资源按照所述相似度得分从高到低进行排序；以及

将排序在前第一数目的所述资源推送给所述用户；

对所述资源集合进行更新，以使得所述资源集合中的资源的资源热度高于阈值；

其中对所述资源集合进行更新包括：

获得资源的发布信息、所述用户对资源的查询信息或所述用户对资源的操作信息；

基于所述发布信息、查询信息或操作信息，确定所述资源的资源热度；

对所述资源按照所述资源热度从高到低进行排序；以及

使用排序在前第二数目的资源替换所述资源集合中的所述资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其中确定与所述用户相关联的所述用户向量包括：

利用图协同过滤模型确定与所述用户相关联的用户向量，其中所述图协同过滤模型是基于用户对资源的操作信息进行训练的，以使得所述用户向量指示所述用户的潜在兴趣点。

3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述资源向量包括：

基于所述资源确定与所述资源相关联的多个种子用户；

针对每个种子用户，利用图协同过滤模型确定与所述种子用户相关联的种子用户向量，其中所述图协同过滤模型是基于用户对资源的操作信息进行训练的，以使得种子用户向量指示所述种子用户的潜在兴趣点；以及

基于与所述资源相关联的所述种子用户的所述种子用户向量，计算所述资源的所述资源向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其中基于所述资源确定与所述资源相关联的多个种子用户包括：

基于用户对所述资源的操作历史，确定与所述资源相关联的多个种子用户。

5.根据权利要求4所述的方法，其中基于所述资源确定与所述资源相关联的多个种子用户还包括：

将对资源进行操作的用户确定为所述种子用户。

6.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述用户向量与所述资源的资源向量之间的相似度得分包括：

计算所述用户向量与所述资源的所述资源向量之间的夹角的余弦。

7.一种资源推荐的装置，包括：

用户向量确定模块，用于响应于用户的请求，确定与所述用户相关联的用户向量，其中所述用户向量指示所述用户的潜在兴趣点；

相似度得分计算模块，用于针对资源集合中的每条资源，分别计算所述用户向量与所述资源的资源向量之间的相似度得分，其中资源的资源向量是基于对与所述资源相关联的多个种子用户的种子用户向量进行相加或相加求平均而确定的，所述资源向量反映所述多个种子用户的共有潜在兴趣点；

排序模块，用于对所述资源按照所述相似度得分从高到低进行排序；以及

资源推送模块，用于将排序在前第一数目的所述资源推送给所述用户；

资源集合更新单元，用于对所述资源集合进行更新，以使得所述资源集合中的资源的资源热度高于阈值；

其中所述资源集合更新单元包括：

资源信息获取单元，用于获得资源的发布信息、所述用户对资源的查询信息或所述用户对资源的操作信息；

资源热度确定单元，用于基于所述发布信息、查询信息或操作信息，确定所述资源的资源热度；

排序单元，用于对所述资源按照所述资源热度从高到低进行排序；以及

资源替换单元，用于使用排序在前第二数目的资源替换所述资源集合中的所述资源。

8.根据权利要求7所述的装置，其中用户向量确定模块被配置为：

利用图协同过滤模型确定与所述用户相关联的用户向量，其中所述图协同过滤模型是基于用户对资源的操作信息进行训练的，以使得所述用户向量指示所述用户的潜在兴趣点。