【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物品推荐，具体涉及一种物品推荐方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
1、物品推荐方法是一种自动联系用户和物品的方法，它能够在信息过载的环境中帮助用户发现令他们感兴趣的信息，也能将信息推送给感兴趣的用户，但现有的推荐方法大多都只考虑了用户的短期兴趣或长期兴趣，不足以为用户提供精确的物品推荐。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种物品推荐方法、装置、系统及存储介质。
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种物品推荐方法，包括如下步骤：
3、导入多个物品交互信息，分别对各个所述物品交互信息进行向量分析，得到与各个所述物品交互信息对应的目标物品交互向量；
4、将所有所述目标物品交互向量划分为原始长期兴趣矩阵和原始短期兴趣矩阵；
5、对所述原始长期兴趣矩阵进行特征提取，得到目标长期兴趣矩阵；
6、对所述原始短期兴趣矩阵进行注意力分析，得到目标短期兴趣矩阵；
7、对所述目标长期兴趣矩阵和所述目标短期兴趣矩阵进行推荐分析，得到物品推荐结果。
8、本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种物品推荐装置，包括：
9、导入模块，用于导入多个物品交互信息；
10、向量分析模块，用于分别对各个所述物品交互信息进行向量分析，得到与各个所述物品交互信息对应的目标物品交互向量；
11、划分模块，用于将所有所述目标物品交互
12、特征提取模块，用于对所述原始长期兴趣矩阵进行特征提取，得到目标长期兴趣矩阵；
13、注意力分析模块，用于对所述原始短期兴趣矩阵进行注意力分析，得到目标短期兴趣矩阵；
14、物品推荐结果获得模块，用于对所述目标长期兴趣矩阵和所述目标短期兴趣矩阵进行推荐分析，得到物品推荐结果。
15、基于上述一种物品推荐方法，本专利技术还提供一种物品推荐系统。
16、本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种物品推荐系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的物品推荐方法。
17、基于上述一种物品推荐方法，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质。
18、本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的物品推荐方法。
19、本专利技术的有益效果是：通过对物品交互信息的向量分析得到目标物品交互向量，将目标物品交互向量划分为原始长期兴趣矩阵和原始短期兴趣矩阵，对原始长期兴趣矩阵的特征提取得到目标长期兴趣矩阵，对原始短期兴趣矩阵的注意力分析得到目标短期兴趣矩阵，对目标长期兴趣矩阵和目标短期兴趣矩阵的推荐分析得到物品推荐结果，能够挖掘序列中的局部和全局用户行为关系，提高了推荐精度，能够综合考虑用户的长期和短期兴趣，提高了物品推荐的性能和准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种物品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述分别对各个所述物品交互信息进行向量分析，得到与各个所述物品交互信息对应的目标物品交互向量的过程包括：
3.根据权利要求2所述的物品推荐方法，其特征在于，所述分别对各个所述原始物品交互向量进行时序特征的分析，得到与各个所述物品交互信息对应的目标物品交互向量的过程包括：
4.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述将所有所述目标物品交互向量划分为原始长期兴趣矩阵和原始短期兴趣矩阵的过程包括：
5.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述对所述原始长期兴趣矩阵进行特征提取，得到目标长期兴趣矩阵的过程包括：
6.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述对所述原始短期兴趣矩阵进行注意力分析，得到目标短期兴趣矩阵的过程包括：
7.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述对所述目标长期兴趣矩阵和所述目标短期兴趣矩阵进行推荐分析，得到物品推荐结果的过程包括：
8.一种物品
9.一种物品推荐系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至7任一项所述的物品推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7任一项所述的物品推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种物品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述分别对各个所述物品交互信息进行向量分析，得到与各个所述物品交互信息对应的目标物品交互向量的过程包括：
3.根据权利要求2所述的物品推荐方法，其特征在于，所述分别对各个所述原始物品交互向量进行时序特征的分析，得到与各个所述物品交互信息对应的目标物品交互向量的过程包括：
4.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述将所有所述目标物品交互向量划分为原始长期兴趣矩阵和原始短期兴趣矩阵的过程包括：
5.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述对所述原始长期兴趣矩阵进行特征提取，得到目标长期兴趣矩阵的过程包括：
6.根据权...
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