一种信息推荐方法、装置和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种信息推荐方法、装置和计算机可读存储介质；本发明专利技术实施例在获取用户信息集合后，根据历史行为信息，将用户作为用户节点构建用户网络，该用户网络用于指示用户之间的交互行为关系，然后，基于用户网络，对用户属性信息进行特征提取，得到用户的用户特征信息，根据预设传播次数，将用户特征信息在用户网络中进行传播，得到传播后用户特征信息，然后，基于传播后用户特征信息计算出用户节点之间的匹配度，并根据匹配度向用户推荐信息；该方案可以提升信息推荐的推荐效率。该方案可以提升信息推荐的推荐效率。该方案可以提升信息推荐的推荐效率。

【技术实现步骤摘要】
一种信息推荐方法、装置和计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及通信
，具体涉及一种信息推荐方法、装置和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着互联网技术的飞速发展，终端上的各类应用程序越来越丰富，比如，用户可以通过即时通讯应用程序与其他用户进行交友或者信息共享等。对于交友或信息共享来说，就需要对用户进行信息推荐，推荐的信息可以为陌生用户或陌生用户的信息。现有的信息推荐方法通常基于地理位置匹配或信息特征规则推荐等。
[0003]在对现有技术的研究和实践过程中，本专利技术的专利技术人发现由于仅基于地理位置进行推荐，受地理位置的限制，而且还需要依赖用户进行主动筛选待推荐的信息，降低了推荐的准确性，而采用信息特征规则推荐通常需要基于一定的行为规则进行推荐，基于规则的方法仍较为死板，无法为用户提供个性化推荐，因此，导致信息推荐的准确性大大降低。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种信息推荐方法、装置和计算机可读存储介质，可以提高信息推荐的准确性。
[0005]一种信息推荐方法，包括：
[0006]获取用户信息集合，所述用户信息集合包括用户集合和所述用户集合中每一用户的用户属性信息和历史交互行为信息；
[0007]根据所述历史交互行为信息，将所述用户作为用户节点构建用户网络，所述用户网络用于指示所述用户之间的交互行为关系；
[0008]基于所述用户网络，对所述用户属性信息进行特征提取，得到所述用户的用户特征信息；
[0009]根据预设传播次数，将所述用户特征信息在所述用户网络中进行传播，得到传播后用户特征信息；
[0010]基于所述传播后用户特征信息计算出用户节点之间的匹配度，并根据所述匹配度向所述用户推荐信息。
[0011]相应的，本专利技术实施例提供一种信息推荐装置，包括：
[0012]获取单元，用于获取用户信息集合，所述用户信息集合包括用户集合和所述用户集合中每一用户的用户属性信息和历史行为信息；
[0013]构建单元，用于根据所述历史行为信息，将所述用户作为用户节点构建用户网络，所述用户网络用于指示所述用户之间的交互行为关系；
[0014]提取单元，用于基于所述用户网络，对所述用户属性信息进行特征提取，得到所述用户的用户特征信息；
[0015]传播单元，用于根据预设传播次数，将所述用户特征信息在所述用户网络中进行
传播，得到传播后用户特征信息；
[0016]推荐单元，用于基于所述传播后用户特征信息计算出用户节点之间的匹配度，并根据所述匹配度向所述用户推荐信息。
[0017]可选的，在一些实施例中，所述传播单元，具体可以用于对所述用户网络进行标准化处理，得到标准化后用户网络；根据预设传播次数，将所述用户特征信息在所述标准化后用户网络中进行传播，得到传播后用户特征信息。
[0018]可选的，在一些实施例中，所述传播单元，具体可以用于根据所述预设传播次数，确定所述用户特征信息在所述标准化后用户网络中进行传播的传播信息；将所述传播信息与用户特征信息进行融合，得到所述传播后用户特征信息。
[0019]可选的，在一些实施例中，所述传播单元，具体可以用于获取所述标准化后用户网络中用于信息传播的基础传播参数；根据所述基础传播参数和预设传播次数，计算所述用户特征信息在所述标准化后用户网络中进行传播的传播信息。
[0020]可选的，在一些实施例中，所述提取单元，具体可以用于在所述用户网络中提取出所述用户节点之间的节点交互信息；对所述节点交互信息进行特征提取，得到所述用户的交互特征信息，并对所述用户属性信息进行特征提取，得到所述用户的身份特征信息；将所述交互特征信息和身份特征信息进行拼接，得到所述用户的用户特征信息。
[0021]可选的，在一些实施例中，所述提取单元，具体可以用于采用训练后交互模型对所述节点交互信息进行特征提取，得到所述用户节点的节点特征信息；根据所述节点特征信息，计算所述用户节点之间的一阶相似度，得到所述用户节点的一阶交互特征信息，并计算所述用户节点之间的二阶相似度，得到所述用户节点的二阶交互特征信息；将所述一阶交互特征信息和二阶交互特征信息进行拼接，得到所述用户的交互特征信息。
[0022]可选的，在一些实施例中，所述提取单元，具体可以用于在所述用户网络中识别出所述用户节点之间的位置关系；在所述节点特征信息中筛选出所述用户节点的位置信息，并基于所述位置信息，确定所述用户节点之间的位置距离；根据所述用户节点之间的位置关系和位置距离，计算所述用户节点之间的一阶相似度，得到所述用户节点的一阶交互特征信息。
[0023]可选的，在一些实施例中，所述提取单元，具体可以用于在所述用户网络中识别出与所述用户节点存在交互关系的相邻用户节点；根据所述位置关系，在所述相邻用户节点中提取所述用户节点之间共同的相邻用户节点，得到目标用户节点；基于所述目标用户节点的节点数量和所述用户节点之间的位置距离，计算所述用户节点之间的二阶相似度，得到所述用户节点的二阶交互特征信息。
[0024]可选的，在一些实施例中，所述推荐单元，具体可以用于根据所述传播后用户特征信息，计算所述用户节点之间的节点相似度；基于所述节点相似度，确定所述用户节点之间的匹配度。
[0025]可选的，在一些实施例中，所述推荐单元，具体可以用于当接收到所述用户集合中目标用户发送的信息推荐请求时，确定与所述目标用户对应的用户节点，得到第一基础用户节点；基于所述匹配度，在所述用户节点中筛选出与所述基础用户节点匹配的目标用户节点；获取所述目标用户节点对应的用户的第一用户信息，并将所述第一用户信息推荐至所述目标用户。
[0026]可选的，在一些实施例中，所述推荐单元，具体可以用于基于所述匹配度，在所述用户节点中筛选出互相匹配的用户节点，得到至少一个用户节点组；向所述用户节点组中的用户节点对应的用户推荐信息。
[0027]可选的，在一些实施例中，所述推荐单元，具体可以用于在所述用户节点组中筛选出任意用户节点作为第二基础用户节点，并在所述用户集合中筛选出所述第二基础用户节点对应的用户，得到待推荐用户；获取所述用户集合中除所述待推荐用户以外的用户的第二用户信息，并将所述第二用户信息推荐至所述待推荐用户。
[0028]可选的，在一些实施例中，所述构建单元，具体可以用于根据所述历史交互行为信息，在所述用户集合中识别出存在交互行为的用户，得到目标用户对；在所述历史交互行为信息中提取出所述目标用户对的目标交互行为信息；根据所述目标交互行为信息，确定所述目标用户对的交互权重；基于所述目标用户对和交互权重，将所述目标用户对中的用户作为用户节点构建用户网络。
[0029]此外，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有应用程序，所述处理器用于运行所述存储器内的应用程序实现本专利技术实施例提供的信息推荐方法。
[0030]此外，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：获取用户信息集合，所述用户信息集合包括用户集合和所述用户集合中每一用户的用户属性信息和历史交互行为信息；根据所述历史交互行为信息，将所述用户作为用户节点构建用户网络，所述用户网络用于指示所述用户之间的交互行为关系；基于所述用户网络，对所述用户属性信息进行特征提取，得到所述用户的用户特征信息；根据预设传播次数，将所述用户特征信息在所述用户网络中进行传播，得到传播后用户特征信息；基于所述传播后用户特征信息计算出用户节点之间的匹配度，并根据所述匹配度向所述用户推荐信息。2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据预设传播次数，将所述用户特征信息在所述用户网络中进行传播，得到传播后用户特征信息，包括：对所述用户网络进行标准化处理，得到标准化后用户网络；根据预设传播次数，将所述用户特征信息在所述标准化后用户网络中进行传播，得到传播后用户特征信息。3.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据预设传播次数，将所述用户特征信息在所述标准化后用户网络中进行传播，得到传播后用户特征信息，包括：根据所述预设传播次数，确定所述用户特征信息在所述标准化后用户网络中进行传播的传播信息；将所述传播信息与用户特征信息进行融合，得到所述传播后用户特征信息。4.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述预设传播次数，确定所述用户特征信息在所述标准化后用户网络中进行传播的传播信息，包括：获取所述标准化后用户网络中用于信息传播的基础传播参数；根据所述基础传播参数和预设传播次数，计算所述用户特征信息在所述标准化后用户网络中进行传播的传播信息。5.根据权利要求1至4任一项所述的信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户网络，对所述用户属性信息进行特征提取，得到所述用户的用户特征信息，包括：在所述用户网络中提取出所述用户节点之间的节点交互信息；对所述节点交互信息进行特征提取，得到所述用户的交互特征信息，并对所述用户属性信息进行特征提取，得到所述用户的身份特征信息；将所述交互特征信息和身份特征信息进行拼接，得到所述用户的用户特征信息。6.根据权利要求5所述的信息推荐方法，其特征在于，所述对所述节点交互信息进行特征提取，得到所述用户的交互特征信息，包括：采用训练后交互模型对所述节点交互信息进行特征提取，得到所述用户节点的节点特征信息；根据所述节点特征信息，计算所述用户节点之间的一阶相似度，得到所述用户节点的一阶交互特征信息，并计算所述用户节点之间的二阶相似度，得到所述用户节点的二阶交互特征信息；
将所述一阶交互特征信息和二阶交互特征信息进行拼接，得到所述用户的交互特征信息。7.根据权利要求6所述的信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述节点特征信息，计算所述用户节点之间的一阶相似度，得到一阶交互特征信息，包括：在所述用户网络中识别出所述用户节点之间的位置关系；在所述节点特征信息中筛选出所述用户节点的位置信息，并基于所述位置信息，确定所述用户节点之间的位置距离；根据所述用户节点之间的位置关系和位置距离，计算所述用户节点之间的一阶相似度，得到所述用户节点的一阶交互特征信息。8.根据权利要求7所述的信息推荐方法，其特征在于，所述计算所述用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈昊，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：