一种移动航图的推荐方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种移动航图的推荐方法、装置及存储介质，其中移动航图的推荐方法包括步骤：创建内容池，内容池包括广告资源池、资讯内容池和/或推荐商品池；接收用户的访问请求，基于用户的账号信息，获取对应的用户属性信息，基于用户属性信息，通过独热编码生成用户特征向量；根据内容池中的内容属性和用户特征向量，通过多路召回系统中每路召回算法独立计算得到召回结果，拼接每路召回算法生成的召回结果得到候选推荐主体；根据当前用户的用户特征向量和候选推荐主体的相似度，得到当前用户针对候选推荐主体的点击率预估，基于点击率预估，对候选推荐主体进行排序，排序结果取前预设数量的候选推荐主体作为针对当前用户的推荐结果。户的推荐结果。户的推荐结果。

【技术实现步骤摘要】
一种移动航图的推荐方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及计算机信息处理
，具体涉及一种移动航图的推荐方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]在许多平台中，为了保证平台的吸引力，提升用户的使用体验，平台往往会针对不同用户进行个性推荐，使用户可以快速查找到符合用户兴趣的内容；为了实现向用户进行个性化推送，往往需要用到推荐系统，利用推荐系统的算法，应用到对应的召回策略和排序策略中，实现提供给用户个性化的推荐过程。
[0003]然而，现有技术在航空领域的推荐的效率和精确度比较差，导致推荐效果不佳。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种移动航图的推荐方法、装置及存储介质，用以解决现有技术在航空领域的推荐的效率和精确度比较差，导致推荐效果不佳的问题。
[0005]为实现上述目的，本申请实施例提供一种移动航图的推荐方法，包括步骤：创建内容池，所述内容池包括广告资源池、资讯内容池和/或推荐商品池，所述广告资源池中存储待推荐广告及其属性的关系型数据表，所述资讯内容池存储待推荐资讯内容及其属性的关系型数据表，所述推荐商品池存储待推荐商品及其属性的关系型数据表；
[0006]接收用户的访问请求，基于所述用户的账号信息，获取对应的用户属性信息，基于所述用户属性信息，通过独热编码生成用户特征向量；
[0007]根据所述内容池中的内容属性和所述用户特征向量，通过多路召回系统中每路召回算法独立计算得到召回结果，拼接每路召回算法生成的所述召回结果得到候选推荐主体；
[0008]根据当前所述用户的所述用户特征向量和所述候选推荐主体的相似度，得到当前所述用户针对所述候选推荐主体的点击率预估，基于所述点击率预估，对所述候选推荐主体进行排序，排序结果取前预设数量的所述候选推荐主体作为针对当前所述用户的推荐结果。
[0009]可选地，所述多路召回系统的召回方式包括策略型召回和算法型召回，
[0010]所述策略型召回的召回算法包括目的地及沿途相关召回、近期热门条目召回和/或航线热门条目召回：
[0011]所述算法型召回的召回算法包括协同过滤、矩阵因子分解和/或双塔模型。
[0012]可选地，还包括：通过展示系统将所述推荐结果展示给所述用户，所述展示系统中设置有若干业务逻辑规则，根据不同的所述业务逻辑规则展示不同的所述推荐结果。
[0013]可选地，还包括：通过所述展示系统获取所述用户针对所述推荐结果的行为反馈数据；
[0014]基于所述行为反馈数据得到相关模型所需的训练集，通过所述训练集定期进行模
型训练，优化推荐效果。
[0015]可选地，所述用户属性信息包括用户年龄段、性别、仓位、目的地、会员等级和/或点击历史。
[0016]可选地，当所述多路召回系统的召回算法为矩阵因子分解和/或双塔模型时，还包括：通过深度神经网络将所述用户特征向量降维为embedding向量，与所述内容属性对应的特征向量交叉运算，用于CTR预估模型的推理。
[0017]可选地，对所述候选推荐主体进行排序的算法包括Wide&Deep模型、deepFM、NerualICF、深度兴趣网络DIN和/或DIEN。
[0018]为实现上述目的，本申请还提供一种移动航图的推荐装置，包括：存储器；以及
[0019]与所述存储器连接的处理器，所述处理器被配置成：
[0020]创建内容池，所述内容池包括广告资源池、资讯内容池和/或推荐商品池，所述广告资源池中存储待推荐广告及其属性的关系型数据表，所述资讯内容池存储待推荐资讯内容及其属性的关系型数据表，所述推荐商品池存储待推荐商品及其属性的关系型数据表；
[0021]接收用户的访问请求，基于所述用户的账号信息，获取对应的用户属性信息，基于所述用户属性信息，通过独热编码生成用户特征向量；
[0022]根据所述内容池中的内容属性和所述用户特征向量，通过多路召回系统中每路召回算法独立计算得到召回结果，拼接每路召回算法生成的所述召回结果得到候选推荐主体；
[0023]根据当前所述用户的所述用户特征向量和所述候选推荐主体的相似度，得到当前所述用户针对所述候选推荐主体的点击率预估，基于所述点击率预估，对所述候选推荐主体进行排序，排序结果取前预设数量的所述候选推荐主体作为针对当前所述用户的推荐结果。
[0024]可选地，所述处理器还被配置成：所述多路召回系统的召回方式包括策略型召回和算法型召回，
[0025]所述策略型召回的召回算法包括目的地及沿途相关召回、近期热门条目召回和/或航线热门条目召回；
[0026]所述算法型召回的召回算法包括协同过滤、矩阵因子分解和/或双塔模型。
[0027]为实现上述目的，本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被机器执行时实现如上所述的方法的步骤。
[0028]本申请实施例具有如下优点：
[0029]1.本申请实施例提供一种移动航图的推荐方法，包括步骤：创建内容池，所述内容池包括广告资源池、资讯内容池和/或推荐商品池，所述广告资源池中存储待推荐广告及其属性的关系型数据表，所述资讯内容池存储待推荐资讯内容及其属性的关系型数据表，所述推荐商品池存储待推荐商品及其属性的关系型数据表；接收用户的访问请求，基于所述用户的账号信息，获取对应的用户属性信息，基于所述用户属性信息，通过独热编码生成用户特征向量；根据所述内容池中的内容属性和所述用户特征向量，通过多路召回系统中每路召回算法独立计算得到召回结果，拼接每路召回算法生成的所述召回结果得到候选推荐主体；根据当前所述用户的所述用户特征向量和所述候选推荐主体的相似度，得到当前所述用户针对所述候选推荐主体的点击率预估，基于所述点击率预估，对所述候选推荐主体
进行排序，排序结果取前预设数量的所述候选推荐主体作为针对当前所述用户的推荐结果。
[0030]通过上述方法，在航空领域，基于航空相关的内容池通过多路召回系统得到候选推荐主体，经过排序后得到推荐结果，提高了推荐的效率和精确度，从而提高了推荐效果。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本申请的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
[0032]图1为本申请实施例提供的一种移动航图的推荐方法的流程图；
[0033]图2为本申请实施例提供的一种移动航图的推荐方法的系统示意图；
[0034]图3为本申请实施例提供的一种移动航图的推荐方法的双塔模型的结构示意图；
[0035]图4a为本申请实施例提供的一种移动航图的推荐方法的Wide&Deep模型的结构示意图；
[0036]图4b为本申请实施例提供的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动航图的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：创建内容池，所述内容池包括广告资源池、资讯内容池和/或推荐商品池，所述广告资源池中存储待推荐广告及其属性的关系型数据表，所述资讯内容池存储待推荐资讯内容及其属性的关系型数据表，所述推荐商品池存储待推荐商品及其属性的关系型数据表；接收用户的访问请求，基于所述用户的账号信息，获取对应的用户属性信息，基于所述用户属性信息，通过独热编码生成用户特征向量；根据所述内容池中的内容属性和所述用户特征向量，通过多路召回系统中每路召回算法独立计算得到召回结果，拼接每路召回算法生成的所述召回结果得到候选推荐主体；根据当前所述用户的所述用户特征向量和所述候选推荐主体的相似度，得到当前所述用户针对所述候选推荐主体的点击率预估，基于所述点击率预估，对所述候选推荐主体进行排序，排序结果取前预设数量的所述候选推荐主体作为针对当前所述用户的推荐结果。2.根据权利要求1所述的移动航图的推荐方法，其特征在于，所述多路召回系统的召回方式包括策略型召回和算法型召回，所述策略型召回的召回算法包括目的地及沿途相关召回、近期热门条目召回和/或航线热门条目召回；所述算法型召回的召回算法包括协同过滤、矩阵因子分解和/或双塔模型。3.根据权利要求1所述的移动航图的推荐方法，其特征在于，还包括：通过展示系统将所述推荐结果展示给所述用户，所述展示系统中设置有若干业务逻辑规则，根据不同的所述业务逻辑规则展示不同的所述推荐结果。4.根据权利要求3所述的移动航图的推荐方法，其特征在于，还包括：通过所述展示系统获取所述用户针对所述推荐结果的行为反馈数据；基于所述行为反馈数据得到相关模型所需的训练集，通过所述训练集定期进行模型训练，优化推荐效果。5.根据权利要求1所述的移动航图的推荐方法，其特征在于，所述用户属性信息包括用户年龄段、性别、仓位、目的地、会员等级和/或点击历史。6.根据权利要求2所述的移动航图的推荐方法，其特征在于，当所述多路召回...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛孝峰，韩晓，张娟娟，王凯，吴君妍，刘阳，陈梦莹，时紫剑，赵杰，杨君屹，于杨，
申请(专利权)人：星航互联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：