[发明专利]用于资源推荐的方法及装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种用于资源推荐的方法，其特征在于，所述方法应用于边缘缓存服务器，包括：

接收客户端发送的目标用户对目标资源的资源获取请求；

当所述目标资源未存储于所述边缘缓存服务器的资源数据库中时，获取所述目标用户的历史浏览数据、所述目标资源的资源属性数据，以及所述资源数据库中已存储的缓存资源的资源属性数据；

基于所述历史浏览数据、所述目标资源的资源属性数据和所述缓存资源的资源属性数据，构建用户体验效用优化问题的目标函数和约束条件，在所述约束条件下对所述目标函数进行求解，以从所述缓存资源中选出目标推荐资源；

根据所述目标推荐资源生成资源推荐集合，进而将所述资源推荐集合发送至所述客户端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户的历史浏览数据、所述目标资源的资源属性数据，以及所述资源数据库中已存储的缓存资源的资源属性数据的步骤，包括：

获取所述目标用户在预设时段内浏览的历史资源集合；根据所述历史资源集合中各历史资源的类型信息确定所述历史浏览数据；

获取所述目标资源的评分信息，根据所述目标资源的评分信息确定所述目标资源的资源属性数据；

获取所述缓存资源的评分信息和类型信息，根据所述缓存资源的评分信息和类型信息确定所述缓存资源的资源属性数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数的优化变量是从缓存资源中选出的待推荐资源；

所述基于所述历史浏览数据、所述目标资源的资源属性数据和所述缓存资源的资源属性数据，构建用户体验效用优化问题的目标函数和约束条件，在所述约束条件下对所述目标函数进行求解，以从缓存资源中选出目标推荐资源的步骤，包括：

根据所述历史浏览数据和所述缓存资源的资源属性数据构建用户偏好相关性函数，所述用户偏好相关性函数用于表征所述历史浏览数据和所述待推荐资源在类型维度的相关性；

根据所述目标资源的资源属性数据和所述缓存资源的资源属性数据构建资源评分相关性函数，所述资源评分相关性函数用于表征所述目标资源和所述待推荐资源在评分维度的相关性；

根据所述缓存资源的资源属性数据构建推荐类型多样性函数，所述推荐类型多样性函数用于表征所述待推荐资源在类型维度的多样性；

根据所述用户偏好相关性函数、所述资源评分相关性函数和所述推荐类型多样性函数构建所述用户体验效用函数；

将所述用户体验效用函数最大作为所述目标函数，并获取所述待推荐资源的数量阈值以确定所述约束条件；

在满足所述约束条件的情况下基于所述目标函数获得所述优化变量的解集，进而根据所述解集确定所述目标推荐资源。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史浏览数据和所述缓存资源的资源属性数据构建用户偏好相关性函数的步骤，包括：

根据所述历史浏览数据中各历史资源的类型信息确定所述历史浏览数据的第一类型特征；

根据所述缓存资源的资源属性数据中的类型信息确定所述待推荐资源所构成的集合的第二类型特征；

根据所述第一类型特征和所述第二类型特征，基于向量距离算法确定所述历史浏览数据和所述待推荐资源在类型维度的向量距离表达式；

根据所述向量距离表达式确定所述历史浏览数据和所述待推荐资源的用户偏好相关性函数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标资源的资源属性数据和所述缓存资源的资源属性数据构建资源评分相关性函数的步骤，包括：

根据所述目标资源的资源属性数据中的评分信息确定所述目标资源的评分特征；

根据所述缓存资源的资源属性数据中的评分信息确定各待推荐资源的评分特征；

根据所述目标资源的评分特征和所述各待推荐资源的评分特征，基于相似度算法确定所述目标资源与各待推荐资源在评分维度的相似度表达式；

根据所有相似度表达式确定所述资源评分相关性函数。