[发明专利]一种用户推荐方法和装置有效
| 申请号： | 201910312887.0 | 申请日： | 2019-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN110046304B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 丘志杰;饶君;刘毅;苏舟;刘书凯;孙振龙;刘祺;王良栋;商甜甜;梁铭霏;陈磊;张博;林乐宇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;贾允 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用户推荐方法和装置，所述方法包括：获得用户属性信息、阅读属性信息、阅读历史信息和候选项目；对所述阅读属性信息按照预设分组进行组内信息融合，以得到阅读特征信息；建立自注意层模型，输入阅读历史信息到自注意层模型中，获得阅读历史权重；根据阅读历史权重和阅读历史信息，进行加权平均获得历史特征信息；根据所述用户属性信息、阅读特征信息和历史特征信息，获得用户特征信息；根据所述用户特征信息从所述候选项目中选择用于进行用户推荐的推荐项目。所述方法根据阅读历史信息的权重，获得历史特征信息，避免了信息折损，同时也过滤了被动阅读行为，能够提高用户个性化推荐的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用户 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用户推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获得用户属性信息、阅读属性信息、阅读历史信息和候选项目；对所述阅读属性信息按照预设分组进行组内信息融合，以得到阅读特征信息；根据阅读历史信息，获得阅读历史权重；根据阅读历史权重和阅读历史信息，获得历史特征信息；根据所述用户属性信息、阅读特征信息和历史特征信息，获得用户特征信息；根据所述用户特征信息从所述候选项目中选择用于进行用户推荐的推荐项目。
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