[发明专利]用于生成信息的方法和装置

说明书

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于生成信息的方法和装置。

背景技术

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前的推荐算法广泛地应用于互联网领域。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。现有的推荐算法主要包括：基于内容的信息推荐算法、基于协同过滤的推荐算法、基于关联规则的推荐算法、基于效用的推荐算法、基于知识的推荐算法等。进一步提高现有的各种推荐算法的准确性，是本领域技术人员研究的方向。

发明内容

本申请实施例提出了用于生成信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的方法，该方法包括：获取目标用户的历史记录，以及确定历史记录包括的历史物品信息；确定与历史物品信息匹配的待推荐物品信息集合，其中，待推荐物品信息集合中的待推荐物品信息两两之间的关联程度值大于第一关联程度阈值；从待推荐物品信息集合中，将与历史物品信息的关联程度值大于第二关联程度阈值的待推荐物品信息确定为推荐物品信息；生成包括推荐物品信息的推荐信息。

在一些实施例中，关联程度值通过如下步骤确定：获取取样物品信息集合，其中，取样物品信息集合包括待推荐物品信息；对于取样物品信息集合中的每个取样物品信息，获取该取样物品信息对应的至少一个取样用户在预设时间段内的使用记录值，其中，使用记录值为响应于取样用户针对取样物品信息表征的取样物品进行预设操作而记录的数值；从该取样物品信息对应的至少一个取样用户中确定满足预设条件的目标取样用户；对目标取样用户的使用记录值进行统计，得到目标取样用户的统计记录值；对所得到的统计记录值进行归一化处理，得到目标取样用户对应于该待推荐物品信息的偏好值；基于所得到的偏好值和待推荐物品信息集合，得到待推荐物品信息集合中的待推荐物品信息两两之间的关联程度值。

在一些实施例中，预设条件包括以下至少一项：取样用户的使用记录值的波动范围在波动范围阈值内，取样用户的用户名不属于预设的用户名集合。

在一些实施例中，对目标取样用户的使用记录值进行统计，得到目标取样用户的统计记录值，包括：对该目标取样用户在每个预设统计周期内的使用记录值求和，得到每个预设统计周期内的统计记录值，其中，预设统计周期的时长小于等于预设时间段的时长；对各个统计记录值求和，得到目标取样用户的统计记录值。

在一些实施例中，对所得到的统计记录值进行归一化处理，得到目标取样用户对应于该待推荐物品信息的偏好值，包括：将该目标取样用户的统计记录值与最大使用记录值用户的统计记录值的比值确定为目标取样用户对应于该待推荐物品信息的偏好值，其中，最大使用记录值用户是该待推荐物品信息对应的各个目标取样用户中的、统计记录值最大的用户。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于生成信息的装置，该装置包括：第一确定单元，配置用于获取目标用户的历史记录，以及确定历史记录包括的历史物品信息；第二确定单元，配置用于确定与历史物品信息匹配的待推荐物品信息集合，其中，待推荐物品信息集合中的待推荐物品信息两两之间的关联程度值大于第一关联程度阈值；第三确定单元，配置用于从待推荐物品信息集合中，将与历史物品信息的关联程度值大于第二关联程度阈值的待推荐物品信息确定为推荐物品信息；生成单元，配置用于生成包括推荐物品信息的推荐信息。

在一些实施例中，该装置还包括：获取单元，配置用于获取取样物品信息集合，其中，取样物品信息集合包括待推荐物品信息；第四确定单元，配置用于对于取样物品信息集合中的每个取样物品信息，获取该取样物品信息对应的至少一个取样用户在预设时间段内的使用记录值，其中，使用记录值为响应于取样用户针对取样物品信息表征的取样物品进行预设操作而记录的数值；从该取样物品信息对应的至少一个取样用户中确定满足预设条件的目标取样用户；对目标取样用户的使用记录值进行统计，得到目标取样用户的统计记录值；对所得到的统计记录值进行归一化处理，得到目标取样用户对应于该待推荐物品信息的偏好值；第五确定单元，配置用于基于所得到的偏好值和待推荐物品信息集合，得到待推荐物品信息集合中的待推荐物品信息两两之间的关联程度值。

在一些实施例中，预设条件包括以下至少一项：取样用户的使用记录值的波动范围在波动范围阈值内，取样用户的用户名不属于预设的用户名集合。