[发明专利]基于人工智能的信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种基于人工智能的信息推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：对目标推荐信息进行特征提取，得到目标推荐信息的多个模态的特征；对目标推荐信息的多个模态的特征进行融合，得到目标推荐信息的多模态融合特征；对多个候选用户的历史交互行为数据进行特征提取，得到每个候选用户的兴趣特征；将目标推荐信息的多模态融合特征与候选用户的兴趣特征进行相似度处理，得到目标推荐信息与候选用户之间的相似度；基于目标推荐信息与每个候选用户之间的相似度，从多个候选用户中确定与目标推荐信息匹配的目标用户；基于目标推荐信息执行对应目标用户的推荐操作。通过本申请，能够向用户推荐符合用户兴趣的推荐信息。

技术领域

本申请涉及人工智能技术，尤其涉及一种基于人工智能的信息推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是计算机科学的一个综合技术，通过研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，例如自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向，随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。

推荐系统是人工智能领域的重要应用之一，能够在信息过载的环境中帮助用户发现可能令他们感兴趣的信息，并将信息推送给对它们感兴趣的用户。

虽然，相关技术中的推荐系统可以从大量的待推荐信息中，确定出用户可能感兴趣的信息，并向用户推荐用户可能感兴趣的信息。但是，相关技术中的推荐系统向用户推荐的准确性有待提高。

发明内容

本申请实施例提供一种基于人工智能的信息推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够向用户推荐符合用户兴趣的推荐信息，提高推荐的准确性。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种基于人工智能的信息推荐方法，包括：

对目标推荐信息进行特征提取处理，得到所述目标推荐信息的多个模态的特征；

对所述目标推荐信息的多个模态的特征进行融合处理，得到所述目标推荐信息的多模态融合特征；

对多个候选用户的历史交互行为数据进行特征提取处理，得到每个所述候选用户的兴趣特征；

将所述目标推荐信息的多模态融合特征与每个所述候选用户的兴趣特征进行相似度处理，得到所述目标推荐信息与每个所述候选用户之间的相似度；

基于所述目标推荐信息与每个所述候选用户之间的相似度，从所述多个候选用户中确定与所述目标推荐信息匹配的目标用户；

基于所述目标推荐信息执行对应所述目标用户的推荐操作。

本申请实施例提供一种信息推荐装置，包括：

第一提取模块，用于对目标推荐信息进行特征提取处理，得到所述目标推荐信息的多个模态的特征；

融合模块，用于对所述目标推荐信息的多个模态的特征进行融合处理，得到所述目标推荐信息的多模态融合特征；

第二提取模块，用于对多个候选用户的历史交互行为数据进行特征提取处理，得到每个所述候选用户的兴趣特征；

处理模块，用于将所述目标推荐信息的多模态融合特征与每个所述候选用户的兴趣特征进行相似度处理，得到所述目标推荐信息与每个所述候选用户之间的相似度；

筛选模块，用于基于所述目标推荐信息与每个所述候选用户之间的相似度，从所述多个候选用户中确定与所述目标推荐信息匹配的目标用户；

推荐模块，用于基于所述目标推荐信息执行对应所述目标用户的推荐操作。