[发明专利]物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质

说明书

本公开的实施例公开了物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：根据多个行为用户中每个行为用户对应的用户属性信息组和用户物品关联结点图，生成用户属性向量和兴趣物品向量，得到用户属性向量集和兴趣物品向量集；对用户属性向量集进行聚类处理，以生成用户属性向量簇组；从用户属性向量簇组中选择对应目标用户属性向量的用户属性向量簇作为目标用户属性向量簇；从兴趣物品向量集中选择出对应目标用户属性向量簇的兴趣物品向量作为备选兴趣物品向量，得到备选兴趣物品向量组；根据备选兴趣物品向量组，生成对应目标无行为用户的目标兴趣物品向量。该实施方式提升了为新用户推送的物品的准确性。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机领域，具体涉及物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

物品应用平台常常通过用户历史数据来为用户推荐可能感兴趣的物品。目前，物品应用平台为新用户推荐感兴趣的物品，通常采用的方式为：根据业务规则，确定新用户的用户类型，将用户类型所对应的各个物品确定为新用户可能感兴趣的物品。

然而，采用上述方式通常会存在如下技术问题：

第一，由于业务规则为人为设定的，导致为新用户推送的物品不准确，浪费了新用户浏览物品信息的时间；

第二，未考虑新用户与物品应用平台的历史用户之间的关联关系，导致所推送的物品无法满足新用户的浏览需求，造成新用户浏览时间的浪费。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了物品信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种物品信息推送方法，该方法包括：根据多个行为用户中每个行为用户对应的用户属性信息组和用户物品关联结点图，生成用户属性向量和兴趣物品向量，得到用户属性向量集和兴趣物品向量集，其中，上述用户物品关联结点图表示行为用户与物品之间存在关联关系；对上述用户属性向量集进行聚类处理，以生成用户属性向量簇组；从上述用户属性向量簇组中选择对应目标用户属性向量的用户属性向量簇作为目标用户属性向量簇，其中，上述目标用户属性向量为：目标无行为用户对应的用户属性向量；从上述兴趣物品向量集中选择出对应上述目标用户属性向量簇的兴趣物品向量作为备选兴趣物品向量，得到备选兴趣物品向量组；根据上述备选兴趣物品向量组，生成对应上述目标无行为用户的目标兴趣物品向量，以及将上述目标兴趣物品向量对应的各个物品信息推送至目标终端。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种物品信息推送装置，装置包括：第一生成单元，被配置成根据多个行为用户中每个行为用户对应的用户属性信息组和用户物品关联结点图，生成用户属性向量和兴趣物品向量，得到用户属性向量集和兴趣物品向量集，其中，上述用户物品关联结点图表示行为用户与物品之间存在关联关系；聚类单元，被配置成对上述用户属性向量集进行聚类处理，以生成用户属性向量簇组；第一选择单元，被配置成从上述用户属性向量簇组中选择对应目标用户属性向量的用户属性向量簇作为目标用户属性向量簇，其中，上述目标用户属性向量为：目标无行为用户对应的用户属性向量；第二选择单元，被配置成从上述兴趣物品向量集中选择出对应上述目标用户属性向量簇的兴趣物品向量作为备选兴趣物品向量，得到备选兴趣物品向量组；第二生成单元，被配置成根据上述备选兴趣物品向量组，生成对应上述目标无行为用户的目标兴趣物品向量，以及将上述目标兴趣物品向量对应的各个物品信息推送至目标终端。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或至少一个处理器；存储装置，其上存储有一个或至少一个程序，当一个或至少一个程序被一个或至少一个处理器执行，使得一个或至少一个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。