【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种信息智能推荐方法、装置、终端设备和存储介质。
技术介绍
1、目前市面上有很多的推荐算法，如基于协同过滤的推荐、基于统计的推荐、基于内容的推荐等，但是这些推荐算法大多是对行为相似的或者内容相似的物料进行推荐，推荐更像是找相似雷同，无法给予用户在业务上更加智能更有帮助的推荐信息，推荐的有效性不高。
2、因此，如何智能推荐信息，提高推荐的有效性，提升用户对信息推荐的满意度，是当前需要考虑的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种信息智能推荐方法、装置、终端设备和存储介质，可实现智能精准推荐信息，提高推荐的有效性，提升用户对信息推荐的满意度。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种信息智能推荐方法，包括：
3、获取用户的兴趣信息列表，所述兴趣信息列表包括所述用户历史感兴趣的历史信息；
4、确定所述兴趣信息列表对应的业务信息类型及其类型关注度；
5、根据所述业务信息类型及其类型关注度，确定所述兴趣信息列表对应的目标关联信息类型；
6、基于目标关联信息类型下的备选信息与所述兴趣信息列表中的历史信息，确定关联兴趣信息列表；
7、以所述关联兴趣信息列表中的备选信息，向所述用户进行信息推荐。
8、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取用户的兴趣信息列表的步骤，包括：
9、获取所述用户的历史行为日志；
10、根据所述历史行为日志，确定所述用户
11、根据所述历史操作行为，确定所述用户浏览的历史信息分别对应的信息关注度；
12、基于所述信息关注度对所述历史信息进行筛选，得到所述兴趣信息列表。
13、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述兴趣信息列表还包括所述历史信息的信息关注度；所述确定所述兴趣信息列表对应的业务信息类型及其类型关注度的步骤，包括：
14、统计归纳所述兴趣信息列表中各历史信息对应的信息类型，确定所述兴趣信息列表对应的业务信息类型；
15、根据所述业务信息类型对应的所述历史信息的信息关注度，确定所述业务信息类型对应的类型关注度。
16、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述业务信息类型及其类型关注度，确定所述兴趣信息列表对应的目标关联信息类型的步骤，包括：
17、根据预先配置的类型关联对照表，确定所述业务信息类型关联的关联信息类型及其类型关联度；
18、根据所述关联信息类型的类型关联度，以及与该关联信息类型关联的所述业务信息类型的类型关注度，计算所述关联信息类型的兴趣关联度；
19、基于所述兴趣关联度对所述关联信息类型进行筛选，得到目标关联信息类型。
20、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于目标关联信息类型下的备选信息与所述兴趣信息列表中的历史信息，确定关联兴趣信息列表的步骤，包括：
21、分别计算所述目标关联信息类型下的各备选信息与所述兴趣信息列表中历史信息的相似度；
22、基于所述相似度对所述备选信息进行筛选，得到备选信息列表，所述备选信息列中包括筛选留下的备选信息及其对应的所述相似度，以及该备选信息所属的目标关联信息类型；
23、根据所述备选信息列中各备选信息对应的所述相似度，以及该备选信息所属的目标关联信息类型，计算所述备选信息列表中各备选信息的推荐分数；
24、基于所述推荐分数，对所述备选信息列表中的备选信息进行筛选后得到关联兴趣信息列表。
25、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述备选信息列中各备选信息对应的所述相似度，以及该备选信息所属的目标关联信息类型，计算所述备选信息列表中各备选信息的推荐分数的步骤，包括：
26、根据所述备选信息对应的所述相似度与所述目标关联信息类型对应的目标兴趣关联度，计算所述备选信息列表中备选信息的推荐分数。
27、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述以所述关联兴趣信息列表中的备选信息，向所述用户进行信息推荐的步骤，还包括：
28、获取运营策略；
29、根据所述运营策略对所述关联兴趣信息列表中的备选信息进行整合排序；
30、基于所述关联兴趣信息列表中整合排序后的备选信息，向所述用户进行信息推荐。
31、第二方面，本申请实施例提供了一种信息智能推荐装置，包括：
32、第一列表获取单元，用于获取用户的兴趣信息列表，所述兴趣信息列表包括所述用户历史感兴趣的历史信息；
33、第一信息确定单元，用于确定所述兴趣信息列表对应的业务信息类型及其类型关注度；
34、第二信息确定单元，用于根据所述业务信息类型及其类型关注度，确定所述兴趣信息列表对应的目标关联信息类型；
35、第二列表确定单元，用于基于目标关联信息类型下的备选信息与所述兴趣信息列表中的历史信息，确定关联兴趣信息列表；
36、信息推荐单元，用于以所述关联兴趣信息列表中的备选信息，向所述用户进行信息推荐。
37、第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的信息智能推荐方法。
38、第四方面，本申请实施例提供了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，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的信息智能推荐方法。
39、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使终端设备执行如上述第一方面所述的信息智能推荐方法。
40、本申请实施例中，通过获取用户的兴趣信息列表，确定所述兴趣信息列表对应的业务信息类型及其类型关注度，然后根据所述业务信息类型及其类型关注度，确定所述兴趣信息列表对应的目标关联信息类型，再基于目标关联信息类型下的备选信息与所述兴趣信息列表中的历史信息，确定关联兴趣信息列表，最后以所述关联兴趣信息列表中的备选信息，向所述用户进行信息推荐。本方案向用户推荐与用户兴趣关联的信息，实现智能个性化的精准推荐，可提高推荐的有效性，从而提升用户对信息推荐的满意度，进而可提升平台用户的粘性及留存率。
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1.一种信息智能推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的兴趣信息列表的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述兴趣信息列表还包括所述历史信息的信息关注度；所述确定所述兴趣信息列表对应的业务信息类型及其类型关注度的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务信息类型及其类型关注度，确定所述兴趣信息列表对应的目标关联信息类型的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标关联信息类型下的备选信息与所述兴趣信息列表中的历史信息，确定关联兴趣信息列表的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述备选信息列中各备选信息对应的所述相似度，以及该备选信息所属的目标关联信息类型，计算所述备选信息列表中各备选信息的推荐分数的步骤，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述以所述关联兴趣信息列表中的备选信息，向所述用户进行信息推荐的步骤，还包括：
8.一种信
9.一种终端设备，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，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任一项所述的信息智能推荐方法。
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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的信息智能推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种信息智能推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的兴趣信息列表的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述兴趣信息列表还包括所述历史信息的信息关注度；所述确定所述兴趣信息列表对应的业务信息类型及其类型关注度的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务信息类型及其类型关注度，确定所述兴趣信息列表对应的目标关联信息类型的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标关联信息类型下的备选信息与所述兴趣信息列表中的历史信息，确定关联兴趣信息列表的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述备选信息列...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢宏政，齐亮，郭家良，窦中将，张萌，王童萱，包荣鑫，李华增，钱前，王勇，李璐，柴亚星，关帅，李前领，李鸿川，白峻铭，刘思雨，贾雅杰，赵高阳，朴长军，修立伟，贺艳超，
申请(专利权)人：深圳价值在线信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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