本发明专利技术实施例公开一种产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在第一推荐阶段，基于大偏差理论从各个候选产品中确定出各个推荐轮次向用户推荐的候选产品，推荐相应候选产品并获取相应回报；获取第一推荐阶段结束时各个候选产品的各个已推荐轮次的回报得到各个候选产品的样本回报，并基于各个候选产品的样本回报确定各个候选产品的期望回报；以及在第二推荐阶段，基于期望回报将各个候选产品分类为可推荐产品或不推荐产品，并向用户推荐可推荐产品。本发明专利技术实施例能够提高对不同场景的适用性和鲁棒性，且得到更为准确合理的推荐结果。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、推荐系统广泛应用于电子商务、内容分发和广告投放等领域，旨在向用户推荐用户感兴趣的商品和服务等产品。现有技术中推荐系统向用户推荐产品的方法包括基于用户画像的推荐方法、基于用户的社交网络信息的推荐方法和基于序贯决策的推荐方法。
2、然而现有技术中的基于序贯决策的推荐方法，具有依赖于给定参数并建立在回报分布符合特定假设的基础上等特征，因此在有限的与资源下，现有技术中的基于序贯决策的推荐方法对不同场景的适用性和鲁棒性较差，且不能得到的合理的推荐结果。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高对不同场景的适用性和鲁棒性，且得到更为准确合理的推荐结果。
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种产品推荐方法，包括：
3、在第一推荐阶段，基于大偏差理论从各个候选产品中确定出各个推荐轮次向用户推荐的候选产品，推荐相应候选产品并获取相应回报；
4、获取所述第一推荐阶段结束时所述各个候选产品的各个已推荐轮次的回报得到所述各个候选产品的样本回报，并基于各个候选产品的所述样本回报确定所述各个候选产品的期望回报；以及
5、在第二推荐阶段，基于所述期望回报将所述各个候选产品分类为可推荐产品或不推荐产品，并向所述用户推荐所述可推荐产品。
6、第二方面，本专利技术实施例提供一种产品推荐装置，包括：
>7、第一阶段推荐模块，用于在第一推荐阶段，基于大偏差理论从各个候选产品中确定出各个推荐轮次向用户推荐的候选产品，推荐相应候选产品并获取相应回报；8、期望回报获取模块，用于获取所述第一推荐阶段结束时所述各个候选产品的各个已推荐轮次的回报得到所述各个候选产品的样本回报，并基于各个候选产品的所述样本回报确定所述各个候选产品的期望回报；以及
9、第二阶段推荐模块，用于基于所述期望回报将所述各个候选产品分类为可推荐产品或不推荐产品，并向所述用户推荐所述可推荐产品。
10、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术实施例中任一所述的产品推荐方法。
11、第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例中任一所述的产品推荐方法。
12、本专利技术实施例中提供的一种产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，通过在第一推荐阶段内基于大偏差理论从各个候选产品中确定各个推荐轮次向用户推荐的产品，避免了依赖预先确定的额外参数；并获取在第一推荐阶段结束时各个候选产品各个已推荐轮次的回报得到各个候选产品的样本回报，进而基于各个候选产品的样本回报确定各个候选产品的期望回报，并进一步基于期望回报是否大于期望回报阈值获取和推荐可推荐产品，能够提高对不同场景的适用性尤其是用户为新增用户的冷启动场景，并提高了推荐鲁棒性，且得到更为准确合理的推荐结果。
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【技术保护点】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于大偏差理论从各个候选产品中确定出各个推荐轮次向用户推荐的候选产品，包括：
3.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，在所述第一推荐阶段之前的初始化阶段，所述产品推荐方法还包括：
4.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于大偏差理论，利用所述各个候选产品的当前已推荐轮次数和当前已有回报估计相应候选产品的当前概率相关数，包括：
5.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述各个候选产品的当前概率相关数，从所述各个候选产品中确定出当前轮次推荐产品，包括：
6.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述各个候选产品的当前概率相关数，从所述各个候选产品中确定出当前轮次推荐产品，包括：
7.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于各个候选产品的所述样本回报确定所述各个候选产品的期望回报，包括：
8.一种产品推荐装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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程序时实现如权利要求1至7中任一所述的产品推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的产品推荐方法。
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【技术特征摘要】
1.一种产品推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于大偏差理论从各个候选产品中确定出各个推荐轮次向用户推荐的候选产品，包括：
3.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，在所述第一推荐阶段之前的初始化阶段，所述产品推荐方法还包括：
4.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于大偏差理论，利用所述各个候选产品的当前已推荐轮次数和当前已有回报估计相应候选产品的当前概率相关数，包括：
5.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述各个候选产品的当前概率相关数，从所述各个候选产品中确定出当前轮次推荐产品，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：张曼静，代山，刘光梧，何玉林，
申请(专利权)人：人工智能与数字经济广东省实验室深圳，
类型：发明
国别省市：
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