[发明专利]信息推荐方法及装置

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

获取与用户关联的M个信息；其中，所述M个信息中的信息排列顺序为第一顺序；

确定所述M个信息中任意两个信息之间的相似度值以及每个信息对应的点击率预测值；

根据所述相似度值和所述点击率预测值，对所述M个信息重新进行排列，得到按照第二顺序排列的M个信息；

按照所述第二顺序向所述用户推荐所述M个信息；

其中，M为正整数，且M≥2。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度值和所述点击率预测值，对所述M个信息重新进行排列，得到按照第二顺序排列的M个信息，包括：

根据所述相似度值和所述点击率预测值，构造行列式点过程DPP算法矩阵；

基于贪心算法计算所述DPP算法矩阵，得到按照第二顺序排列的M个信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度值和所述点击率预测值，构造行列式点过程DPP算法矩阵，包括：

将所述DPP算法矩阵中第i行第i列元素的值，设置为所述M个信息中第i个信息对应的点击率预测值的平方；

将所述DPP算法矩阵中第i行第j列元素的值，设置为第一点击率预测值、第二点击率预测值和目标相似度值的乘积；其中，所述第一点击率预测值为所述M个信息中第i个信息对应的点击率预测值，所述第二点击率预测值为所述M个信息中第j个信息对应的点击率预测值，所述目标相似度值为所述第i个信息与所述第j个信息之间的相似度值；

基于所述第i行第i列元素的值和所述第i行第j列元素的值，构造得到所述DPP算法矩阵；

其中，i和j为正整数，且i≠j。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M个信息包括S个第一信息以及T个第二信息；

所述获取与用户关联的M个信息，包括：

按照预设信息推荐策略从备选信息库中获取与所述用户关联的S个第一信息；以及，

从与所述用户对应的历史推荐信息中，获取所述用户未点击的T个第二信息；

其中，S、T为正整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述相似度值和所述点击率预测值，对所述M个信息重新进行排列，得到按照第二顺序排列的M个信息之后，所述方法还包括：

从所述M个信息中去除所述T个第二信息，得到P个信息；

从所述P个信息中获取前N个信息；

其中，P、N为正整数；

所述按照所述第二顺序向所述用户推荐所述M个信息，包括：

按照所述第二顺序向所述用户推荐所述N个信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述M个信息中任意两个信息之间的相似度值，包括：

针对所述M个信息中的每个信息，从多个维度提取与所述每个信息对应的信息特征；

将与所述每个信息对应的信息特征分别输入至信息表达模型中，输出得到与所述每个信息对应的特征向量；

基于与所述每个信息对应的特征向量，获取所述M个信息中任意两个信息分别对应的特征向量；

基于所述任意两个信息分别对应的特征向量，计算所述任意两个信息之间的相似度值。

7.一种信息推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取与用户关联的M个信息；其中，所述M个信息中的信息排列顺序为第一顺序；

确定模块，用于确定所述M个信息中任意两个信息之间的相似度值以及每个信息对应的点击率预测值；

重排模块，用于根据所述相似度值和所述点击率预测值，对所述M个信息重新进行排列，得到按照第二顺序排列的M个信息；

推荐模块，用于按照所述第二顺序向所述用户推荐所述M个信息；

其中，M为正整数，且M≥2。