[发明专利]信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户行为特征数据；

提取所述用户行为特征数据作为训练集；

令推荐模型在不同配置参数下通过所述训练集进行迭代训练，获得各配置参数下所述推荐模型的输出数据集；

在所述训练集进行迭代训练过程中，对所述输出数据集中的各输出数据进行评优处理，获得所述推荐模型的最优输出数据；

将所述最优输出数据对应的配置参数作为所述推荐模型的最优配置参数，并令所述推荐模型在所述最优配置参数下运行，为用户生成推荐信息。

2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述对所述输出数据集中的各输出数据进行评优处理，获得所述推荐模型的最优输出数据包括：

在所述输出数据集中设定第一优选输出数据，第二优选输出数据，第三优选输出数据以及候选输出数据；

基于所述第一优选输出数据，所述第二优选输出数据，所述第三优选输出数据，所述候选输出数据以及所述输出数据集中剩余输出数据构建数据关系方程式；

获取所述数据关系方程式的最优解，并将所述最优解作为所述推荐模型的最优输出数据。

3.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，构建的所述数据关系方程式为：

其中，D_α，D_β和D_δ分别表示第一优选输出数据，第二优选输出数据和第三优选输出数据与输出数据集中剩余输出数据之间的向量差值；X_α,X_β和X_δ分别表示第一优选输出数据，第二优选输出数据和第三优选输出数据的当前空间向量位置；C₁,C₂和C₃为随机向量，X为当前输出数据的空间向量位置；X₁,X₂,X₃分别为候选输出数据的空间向量朝向第一优选输出数据，第二优选输出数据和第三优选输出数据前进的步长，A₁,A₂,A₃分别为候选输出数据朝向第一优选输出数据，第二优选输出数据和第三优选输出数据前进的方向。

4.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，于所述输出数据集中设定第一优选输出数据，第二优选输出数据，第三优选输出数据以及候选输出数据包括：

于所述输出数据集中选取预设数量的输出数据；

基于各所述输出数据对所述推荐模型进行推荐性能排序；

根据推荐性能排序从高到底依次选取推荐性能排在前三位的所述推荐模型的输出数据，并将对应的各所述输出数据分别作为第一优选输出数据，第二优选输出数据，第三优选输出数据；

将所述输出数据集中除所述第一优选输出数据，所述第二优选输出数据以及所述第三优选输出数据之外的任一输出数据作为候选输出数据。

5.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述获取所述数据关系方程式中的最优解包括：

在所述推荐模型迭代训练过程中，当所述候选输出数据的空间向量位置不变时，获取所述候选输出数据；

将所述候选输出数作为所述数据关系方程式中的最优解。

6.根据权利要求4所述的信息推荐方法，其特征在于，所述候选输出数据的空间向量朝向第一优选输出数据，第二优选输出数据和第三优选输出数据前进的方向通过一收敛因子控制；其中，所述收敛因子随着所述推荐模型迭代训练线性减小。

7.根据权利要求1至6任一权利要求所述的信息推荐方法，其特征在于，所述推荐模型为CatBoost推荐模型。