[发明专利]一种信息推荐方法、计算机设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

响应于目标对象的信息推荐请求，获取至少一个参考访问数据，所述至少一个参考访问数据是指为所述目标对象执行信息推荐处理时所需参考的访问数据；

对每个参考访问数据进行质量评估处理，得到所述每个参考访问数据的质量评估结果，所述质量评估结果用于指示相应参考访问数据为无效数据的概率；

按照所述每个参考访问数据的质量评估结果关联的权重生成策略，生成相应参考访问数据的参考权重，所述参考权重与相应参考访问数据的质量评估结果指示的概率呈负相关，所述参考权重用于指示相应参考访问数据的参考价值；

根据所述每个参考访问数据及所述每个参考访问数据的参考权重，为所述目标对象进行信息推荐处理，得到所述目标对象的信息推荐结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，一个参考访问数据包括：一个参考对象在历史时间段内访问过的一个推广信息的信息标识，以及所述参考对象在所述历史时间段内对所述信息标识对应推广信息的历史访问量；

所述对每个参考访问数据进行质量评估处理，得到所述每个参考访问数据的质量评估结果，包括：

从所述至少一个参考访问数据中查找同一参考对象的参考访问数据；

基于同一参考对象的每个参考访问数据包括的历史访问量，对相应参考对象的每个参考访问数据进行质量评估处理，得到相应每个参考访问数据的质量评估结果；其中，同一参考对象的每个参考访问数据的质量评估结果相同。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，一个参考访问数据包括在历史时间段内被访问的一个推广信息的信息标识，以及所述信息标识对应推广信息在所述历史时间段内被访问的历史被访问总量；

所述对每个参考访问数据进行质量评估处理，得到所述每个参考访问数据的质量评估结果，包括：

针对每个参考访问数据，根据所述每个参考访问数据包括的历史被访问总量，对所述每个参考访问数据进行质量评估处理，得到所述每个参考访问数据的质量评估结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参考访问数据包括的历史被访问总量，对所述每个参考访问数据进行质量评估处理，得到所述每个参考访问数据的质量评估结果，包括：

采用嫌疑度预测函数根据所述每个参考访问数据包含的历史被访问总量，确定相应参考访问数据对应的推广信息的单次刷量嫌疑度，所述单次刷量嫌疑度用于指示：相应参考访问数据对应推广信息的历史被访问总量中一次访问为刷量行为产生的概率；

根据所述每个参考访问数据包含的历史被访问总量以及所述每个参考访问数据对应的单次刷量嫌疑度，得到所述每个参考访问数据对应的推广信息的总刷量嫌疑度；

基于所述每个参考访问数据对应的推广信息的总刷量嫌疑度，生成所述每个参考访问数据的质量评估结果，所述参考访问数据的质量评估结果指示的概率与相应参考访问数据对应的推广信息的总刷量嫌疑度呈正相关。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，一个参考访问数据包括：一个参考对象在历史时间段内访问过的一个推广信息的信息标识，以及所述参考对象在所述历史时间段内对所述信息标识对应推广信息的历史访问量；

所述对每个参考访问数据进行质量评估处理，得到所述每个参考访问数据的质量评估结果，包括：

获取每个参考访问数据包含的信息标识所对应的推广信息在所述历史时间段内的历史被访问总量；

针对所述每个参考访问数据，基于所述每个参考访问数据包括的历史访问量及所述每个参考访问数据对应的推广信息的历史被访问总量，对所述每个参考访问数据进行质量评估处理，得到所述每个参考访问数据的质量评估结果。