[发明专利]对象推荐方法、装置、电子设备

说明书

本申请公开了一种对象推荐方法，属于计算机技术领域，有助于提升推荐精准度。所述方法包括：获取目标用户对应至少两个领域的域内用户编码，以及上述领域内各对象的域内对象编码；其中，对应每个领域的域内用户编码和域内对象编码，是基于目标用户对该领域内对象的交互数据进行编码映射后得到的；基于各领域内目标用户已交互的对象的域内对象编码，以及，目标用户对应目标领域内的域内用户编码，获取融合目标用户在各领域中对象交互信息的融合用户编码；根据目标领域内各对象的域内对象编码分别与融合用户编码计算得到的交互概率，向目标用户进行对象推荐。本方法通过结合用户在参考领域的对象交互信息进行对象推荐，提升了推荐精准度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及对象推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在推荐系统中，推荐引擎通常会通过学习用户在某一领域中对象的交互数据，为用户推荐该领域中对象。推荐引擎的推荐精准度依赖于用户与该领域对象的交互数据。因此，在交互数据稀疏的情况下，推荐精准度会降低。

可见，现有技术中的对象推荐方法还需要改进。

发明内容

本申请实施例提供一种对象推荐方法，有助于提升对象推荐精准度。

第一方面，本申请实施例提供了一种对象推荐方法，包括：

获取目标用户对应至少两个领域的域内用户编码，以及所述至少两个领域内各对象的域内对象编码；其中，对应每个所述领域的所述域内用户编码和所述领域内各对象的域内对象编码，是基于目标用户对所述领域内对象的交互数据进行编码映射后得到的；

基于各所述领域内所述目标用户已交互的所述对象的所述域内对象编码，以及，所述目标用户对应目标领域内的所述域内用户编码，获取融合所述目标用户在各所述领域中对象交互信息的融合用户编码；

根据所述目标领域内各对象的所述域内对象编码分别与所述融合用户编码计算得到的交互概率，向所述目标用户进行对象推荐。

第二方面，本申请实施例提供了一种对象推荐装置，包括：

用户和对象域内编码获取模块，用于获取目标用户对应至少两个领域的域内用户编码，以及所述至少两个领域内各对象的域内对象编码；其中，对应每个所述领域的所述域内用户编码和所述领域内各对象的域内对象编码，是基于目标用户对所述领域内对象的交互数据进行编码映射后得到的；

用户编码跨域融合模块，用于基于各所述领域内所述目标用户已交互的所述对象的所述域内对象编码，以及，所述目标用户对应目标领域内的所述域内用户编码，获取融合所述目标用户在各所述领域中对象交互信息的融合用户编码；

对象推荐模块，用于根据所述目标领域内各对象的所述域内对象编码分别与所述融合用户编码计算得到的交互概率，向所述目标用户进行对象推荐。

第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例所述的对象推荐方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时本申请实施例公开的对象推荐方法的步骤。