[发明专利]推荐对象的方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种推荐对象的方法，其特征在于，所述方法包括：

从使得相对意愿值的累积值最大化的特征集合中，获取目标用户标识对应的目标用户特征以及每一个候选对象各自对应的对象特征；所述相对意愿值，是任意用户标识对应于已使用对象的意愿值与所述用户标识对应于未使用对象的意愿值间的差值，所述意愿值与相应用户标识对应的用户特征正相关，并与相应对象的对象特征正相关；

针对每一候选推荐对象，至少根据相应的所述对象特征和所述目标用户特征，确定每一所述候选推荐对象对应的预测推荐结果；

按照所述预测推荐结果，从所述候选推荐对象筛选出目标推荐对象，并基于所述目标用户标识推荐所述目标推荐对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取与目标用户标识所匹配的目标场景模式数据，确定与所述目标场景模式数据相对应的预测模型；

所述针对每一候选推荐对象，至少根据相应的所述对象特征和所述目标用户特征，确定每一所述候选推荐对象对应的预测推荐结果，包括：

针对每一候选推荐对象，将相应的所述对象特征和所述目标用户特征输入所述预测模型，得到每一所述候选推荐对象对应的预测推荐结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取与目标用户标识所匹配的目标场景模式数据，从基于场景模式数据构建的候选多层感知模型中，查找与所述目标场景模式数据相匹配的目标多层感知模型；

所述针对每一候选推荐对象，至少根据相应的所述对象特征和所述目标用户特征，确定每一所述候选推荐对象对应的预测推荐结果，包括：

针对每一候选推荐对象，将相应的所述对象特征和所述目标用户特征输入所述目标多层感知模型，基于所述目标多层感知模型进行多层感知的映射处理，确定每一所述候选推荐对象对应的预测推荐结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对每一场景模式维度各自对应的候选场景模式数据进行排列组合，得到多组场景模式数据；

针对每一组场景模式数据，提取相应的场景模式特征进行模型构建，得到每一组场景模式数据对应的候选多层感知模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每一组场景模式数据，提取相应的场景模式特征进行模型构建，得到每一组场景模式数据对应的候选多层感知模型，包括：

针对每一组场景模式数据，提取相应的场景模式特征进行模型构建，得到每一组场景模式数据对应的初始多层感知模型；

基于相应场景模式数据对应的每一样本对象的预测推荐结果和实际结果计算对应的损失值，基于所述损失值进行误差反向传播，优化所述初始多层感知模型的初始多层感知参数，得到每一组场景模式数据对应的候选多层感知模型。

6.根据权利要求2至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述目标场景模式数据包括与所述目标用户标识对应的地域属性和与所述地域属性对应的状态时间；

所述获取与目标用户标识所匹配的目标场景模式数据，包括：

获取所述目标用户标识对应的终端在响应用户交互操作时采集的地理位置信息；

基于所述地理位置信息得到对应的状态时间，并确定所述地理位置信息所对应地域的地域属性。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标推荐对象包括用于在母应用的运行环境中运行的目标推荐子应用；

所述获取所述目标用户标识对应的终端在响应用户交互操作时采集的地理位置信息，包括：

当所述目标用户标识对应的终端所运行的母应用进入子应用访问页面时，获取所述终端所采集的地理位置信息；

所述基于所述目标用户标识推荐所述目标推荐对象，包括：

将所述目标推荐子应用的推荐信息推送至所述目标用户标识对应的终端，以使所述终端执行对所述目标推荐子应用进行预加载和在所述子应用访问页面显示所述目标推荐子应用中的至少一种处理。