[发明专利]信息推荐及模型的训练方法、装置、设备以及存储介质在审
| 申请号： | 201910326702.1 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110162700A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 刘书凯;陈磊;张博;刘祺;商甜甜;林乐宇;刘毅;饶君;苏舟;孙振龙;王良栋;丘志杰;梁铭霏 | 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： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 崔晓岚;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种信息推荐方法及装置、信息推荐模型的训练方法及装置以及存储介质，信息推荐方法包括：接收客户端的对应目标用户的推荐请求；提取所述目标用户对应的不同类型的用户特征，根据所述不同类型的用户特征组合形成所述目标用户的用户向量；提取物品的不同类型的物品特征，根据所述不同类型的物品特征组合形成所述物品的物品向量；根据物品向量与用户向量之间的距离，确定与所述用户向量的向量距离满足条件的物品；基于满足条件的所述物品向所述客户端发送对应的推荐信息。本发明实施例能够全面准确地进行个性化推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 向量 信息推荐 目标用户 存储介质 满足条件 物品特征 用户特征 个性化推荐 推荐信息 向量距离 客户端 发送 客户 | ||
【主权项】：
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：接收客户端的对应目标用户的推荐请求；提取所述目标用户对应的不同类型的用户特征，根据所述不同类型的用户特征组合形成所述目标用户的用户向量；提取物品的不同类型的物品特征，根据所述不同类型的物品特征组合形成所述物品的物品向量；根据所述物品向量与所述用户向量之间的距离，确定与所述用户向量的向量距离满足条件的物品；基于满足条件的所述物品向所述客户端发送对应的推荐信息。
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