[发明专利]用户相似度的确定方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种用户相似度的确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及大数据技术领域，可用于金融科技领域或其他相关领域。所述方法包括：根据第一用户对目标对象的第一评分以及第二用户对目标对象的第二评分，确定第一用户与第二用户的第一用户相似度。根据第一用户的关联特征、第二用户的关联特征以及目标对象的评价特征，确定对象的时间影响因子、对象的等级影响因子以及用户的时间影响因子，并确定第一用户与第二用户在对象推送场景下的目标用户相似度。通过采用本方法，在确定用户之间相似度时，可以充分考虑用户的评价等级、对象的评价等级之间的关系，实现更加全面、客观、准确地确定用户之间相似度的效果。

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种用户相似度的确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，出现了推荐系统。该推荐系统是为用户推荐对象(项目)。该推荐系统的推荐算法的核心部分是用户相似度的计算。

相关技术中，一般通过皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)的计算方法，计算用户之间的相似度。但是，相关技术中通过皮尔逊相关系数计算用户之间的相似度时，仅考虑用户之间的用户特征，考虑的因素较为片面，导致计算出来的用户相似度不准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确计算的用户相似度的确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种用户相似度的确定方法。所述方法包括：

根据第一用户对目标对象的第一评分以及第二用户对所述目标对象的第二评分，确定所述第一用户与所述第二用户的第一用户相似度；

根据所述第一用户的关联特征、第二用户的关联特征以及所述目标对象的评价特征，确定对象的时间影响因子以及对象的等级影响因子；

根据所述第一用户的关联特征以及所述第二用户的关联特征，确定用户的时间影响因子；

根据所述第一用户相似度、所述对象的时间影响因子、所述对象的等级影响因子以及所述用户的时间影响因子，确定所述第一用户与所述第二用户在对象推送场景下的目标用户相似度。

在其中一个实施例中，所述第一用户的关联特征包括所述第一用户的关联用户，所述第二用户的关联特征包括所述第二用户的关联用户，所述目标对象的评价特征包括评价时间差均值、上线时间，所述方法还包括：

在预设高等级用户集中，提取关联用户集，所述关联用户集包括所述第一用户的关联用户以及所述第二用户的关联用户；

根据实时时间以及所述关联用户集中的用户对所述目标对象的评价时间，得到多个时间差，并对所述多个时间差进行均值计算，得到评价时间差均值；

根据所述目标对象的评价时间差均值、所述上线时间以及所述实时时间，确定所述对象的时间影响因子，所述对象的时间影响因子表示所述目标对象的时间因素对所述用户相似度的影响程度。

在其中一个实施例中，所述根据所述目标对象的评价时间差均值、所述上线时间以及所述实时时间，确定所述对象的时间影响因子，包括：

确定所述实时时间与所述上线时间的时间差值，并对所述时间差值与所述目标对象的评价时间差均值进行求和处理，得到合并时间；

对所述合并时间进行相反数处理，得到相反时间，并对所述相反时间进行对数处理，得到所述对象的时间影响因子。

在其中一个实施例中，所述第一用户的关联特征包括所述第一用户评价过的对象，所述第二用户的关联特征包括所述第二用户评价过的对象，所述目标对象的评价特征包括所述目标对象的评价等级；

所述方法还包括：