CN107220865A - 对象推荐方法及装置 - Google Patents

对象推荐方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107220865A
CN107220865A CN201710232921.4A CN201710232921A CN107220865A CN 107220865 A CN107220865 A CN 107220865A CN 201710232921 A CN201710232921 A CN 201710232921A CN 107220865 A CN107220865 A CN 107220865A
Authority
CN
China
Prior art keywords
recommendation
rationale
recommended
information
recommendation information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710232921.4A
Other languages
English (en)
Inventor
戴蔚群
张岱
闫奎名
崔代锐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Xiaodu Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Xiaodu Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Xiaodu Information Technology Co Ltd filed Critical Beijing Xiaodu Information Technology Co Ltd
Priority to CN201710232921.4A priority Critical patent/CN107220865A/zh
Publication of CN107220865A publication Critical patent/CN107220865A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631Item recommendations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535Search customisation based on user profiles and personalisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明实施方式提供了对象推荐方法及装置,涉及计算机应用技术领域。其中,所述对象推荐方法包括:从多个推荐维度确定推荐对象;显示所述推荐对象的推荐理由信息;推荐所述推荐对象。本发明实施方式提供的技术方案从多个推荐维度确定推荐对象,实现多因子的个性化推荐,因此,能够有效避免现有技术中由于推荐维度单一而造成的个性化推荐的召回率较低,降低了个性化推荐效果的问题;同时,由于本发明将推荐理由信息加以显示,因此,能够使用户显性地感知推荐逻辑,从而能够行使个性化上的决定权。

Description

对象推荐方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域,更为具体而言,涉及对象推荐方法及装置。
背景技术
个性化推荐技术是指根据用户的个性化特征信息进行数据挖掘,以理解用户的真实需求并进行精确推荐的技术。
由于在外卖系统中用户的可召回商户的数量较大,因此,为了保证用户的体验度,需要对用户进行个性化推荐。
然而,现有的个性化推荐技术中存在推荐维度单一的问题。当用户信息较少时,由于推荐维度过于单一,因此会造成绝大多数甚至全部的查询对象(根据查询请求检索出的对象)难以成为推荐对象(查询对象中向用户进行个性化推荐的对象),从而导致个性化推荐的召回率较低,降低了个性化推荐的效果;同时,在现有的个性化推荐技术中,用户无法显性地感知推荐逻辑,从而难以行使个性化上的决定权。
发明内容
本发明实施方式提供了对象推荐方法及装置,用以解决现有技术中个性化推荐的召回率较低,降低了个性化推荐效果的问题。
第一方面,本发明实施方式提供了一种对象推荐方法。
具体地,所述方法包括:
从多个推荐维度确定推荐对象;
显示所述推荐对象的推荐理由信息;
推荐所述推荐对象。
由于在本发明中,从多个推荐维度确定推荐对象,实现多因子的个性化推荐,因此,能够有效避免现有技术中由于推荐维度单一而造成的个性化推荐的召回率较低,降低了个性化推荐效果的问题;同时,由于本发明将推荐理由信息加以显示,因此,能够使用户显性地感知推荐逻辑,从而能够行使个性化上的决定权。
结合第一方面,在本发明的一些实现方式中,从多个推荐维度确定推荐对象包括:
根据查询请求获取查询对象;
从所述多个推荐维度分别获取与所述查询请求对应的推荐条件;
确定命中所述推荐条件的查询对象为推荐对象。
结合第一方面,在本发明的一些实现方式中,所述方法还包括:
根据命中的推荐条件,获取所述推荐理由信息。
结合第一方面,在本发明的一些实现方式中,显示所述推荐对象的推荐理由信息包括:
计算所述推荐理由信息的推荐得分;
根据所述推荐得分选取推荐理由信息;
显示选定的推荐理由信息。
由于本发明中根据推荐得分确定待显示的推荐理由信息,因此能够保证推荐理由的可信度,从而提高用户体验度。
结合第一方面,在本发明的一些实现方式中,显示所述推荐对象的推荐理由信息包括:
利用独立的表单栏位显示所述推荐理由信息。
由于本发明中利用独立的表单栏位显示推荐理由信息,因此,能够提供合理的展示空间来展示推荐理由信息。
第二方面,本发明实施方式提供了一种对象推荐装置。
具体地,所述装置包括:
确定模块,用于从多个推荐维度确定推荐对象;
显示模块,用于显示所述推荐对象的推荐理由信息;
推荐模块,用于推荐所述推荐对象。
由于在本发明中,从多个推荐维度确定推荐对象,实现多因子的个性化推荐,因此,能够有效避免现有技术中由于推荐维度单一而造成的个性化推荐的召回率较低,降低了个性化推荐效果的问题;同时,由于本发明将推荐理由信息加以显示,因此,能够使用户显性地感知推荐逻辑,从而能够行使个性化上的决定权。
结合第二方面,在本发明的一些实现方式中,所述确定模块包括:
查询对象获取单元,用于根据查询请求获取查询对象;
推荐条件获取单元,用于从所述多个推荐维度分别获取与所述查询请求对应的推荐条件;
确定单元,用于确定命中所述推荐条件的查询对象为推荐对象。
结合第二方面,在本发明的一些实现方式中,所述装置还包括:
获取模块,用于根据命中的推荐条件,获取所述推荐理由信息。
结合第二方面,在本发明的一些实现方式中,所述显示模块包括:
计算单元,用于计算所述推荐理由信息的推荐得分;
选取单元,用于根据所述推荐得分选取推荐理由信息;
显示单元,用于显示选定的推荐理由信息。
由于本发明中根据推荐得分确定待显示的推荐理由信息,因此能够保证推荐理由的可信度,从而提高用户体验度。
结合第二方面,在本发明的一些实现方式中,所述显示模块包括:
显示单元,用于利用独立的表单栏位显示所述推荐理由信息。
由于本发明中利用独立的表单栏位显示推荐理由信息,因此,能够提供合理的展示空间来展示推荐理由信息。
本发明的这些方面或其他方面在以下具体实施方式的描述中会更加简明易懂。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案,下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,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,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明方法实施方式1的对象推荐方法的流程图;
图2示出了图1所示的处理S11的一种实施方式;
图3是根据本发明方法实施方式3的对象推荐方法的流程图;
图4示出了图3所示的处理S14的一种实施方式;
图5示出了图1所示的处理S12的一种实施方式;
图6示出了图1所示的处理S12的另一种实施方式;
图7是根据本发明装置实施方式1的对象推荐装置的结构示意图;
图8示出了图7所示的确定模块11的一种实施方式;
图9是根据本发明装置实施方式3的对象推荐装置的结构示意图;
图10示出了图9所示的获取模块14的一种实施方式;
图11示出了图7所示的显示模块12的一种实施方式;
图12示出了图7所示的显示模块12的另一种实施方式。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明的各个方面进行详细阐述。其中,在本发明的各个具体实施方式中,众所周知的操作过程、模块、单元及其相互之间的连接、链接、通信或操作没有示出或未作详细说明。
并且,所描述的特征、架构或功能可在一个或一个以上实施例中以任何方式组合。
此外,本领域技术人员应当理解,下述的各种实施方式只用于举例说明,而非用于限制本发明的保护范围。本领域的技术人员还可以容易理解,本文所述和附图所示的各实施方式中的模块、单元或步骤可以按多种不同配置进行组合和设计。
对于未在本说明书中进行具体说明的技术术语,除非另有特定说明,都应以本领域最宽泛的意思进行解释。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中,包含了按照特定顺序出现的多个操作,但是应该清楚了解,这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行,操作的序号如101、102等,仅仅是用于区分开各个不同的操作,序号本身不代表任何的执行顺序。另外,这些流程可以包括更多或更少的操作,并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是,本文中的“第一”、“第二”等描述,是用于区分不同的消息、设备、模块等,不代表先后顺序,也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合附图,对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方式仅仅是本发明的一部分实施方式,而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。
【方法实施方式1】
图1是根据本发明方法实施方式1的对象推荐方法的流程图。参见图1,在本实施方式中,所述方法包括:
S11:从多个推荐维度确定推荐对象。
S12:显示所述推荐对象的推荐理由信息。
S13:推荐所述推荐对象。
其中,所述多个推荐维度例如包括但不限于:用户维度、空间维度、以及时间维度等。
由于在本发明中,从多个推荐维度确定推荐对象,实现多因子的个性化推荐,因此,能够有效避免现有技术中由于推荐维度单一而造成的个性化推荐的召回率较低,降低了个性化推荐效果的问题;同时,由于本发明将推荐理由信息加以显示,因此,能够使用户显性地感知推荐逻辑,从而能够行使个性化上的决定权。
【方法实施方式2】
本实施方式所提供的方法包括了方法实施方式1中的全部内容,在此不再赘述。如图2所示,在本实施方式中,通过下述方式实现处理S11:
S111:根据查询请求获取查询对象。
S112:从所述多个推荐维度分别获取与所述查询请求对应的推荐条件。
S113:确定命中所述推荐条件的查询对象为推荐对象。
例如,查询对象为查询用户在当前定位点的可召回商户,其中,该定位点的信息可以从该查询用户的查询请求中获取。
每个推荐维度下均包含一个或多个推荐条件,从每个推荐维度分别获取与当前查询请求对应的推荐条件。
举例说明,基于当前的查询请求可知,当前的查询用户为用户A、当前的定位点为定位点B、查询当日为冬至日,因此,可以从用户维度获取的推荐条件包括但不限于:
●用户A交易过的商户;
●与用户A相似的用户交易过的商户。
可以从空间维度获取的推荐条件包括但不限于:
●定位点B的地域特色商户;
可以从时间维度获取的推荐条件包括但不限于:
●主营冬至日传统食品的商户。
若某可召回商户C命中了上述推荐条件中的一者或多者的组合,则确定该商户C为推荐商户。
【方法实施方式3】
本实施方式所提供的方法包括了方法实施方式2中的全部内容,在此不再赘述。其中,如图3所示,在本实施方式中,所述方法还包括:
S14:根据命中的推荐条件,获取所述推荐对象的推荐理由信息。
具体而言,如图4所示,处理S14可以通过以下方式实现:
S141:根据所述命中的推荐条件,识别推荐理由信息的获取方式类别。若获取方式类别为静态,则执行S142,若获取方式类别为动态,则执行S143。
S142:直接获取与所述命中的推荐条件对应的推荐理由信息。
S143:调用与所述命中的推荐条件对应的推荐理由模板。
S144:根据所述推荐理由模板生成推荐理由信息。
【方法实施方式4】
本实施方式所提供的方法包括了方法实施方式1至方法实施方式3中任一项的全部内容,在此不再赘述。如图5所示,在本实施方式中,通过下述方式实现处理S12:
S121:计算所述推荐理由信息的推荐得分。
S122:根据所述推荐得分选取推荐理由信息。
S123:显示选定的推荐理由信息。
具体而言,例如,可以将推荐得分与设定的阈值进行比较,选取推荐得分大于或者等于该设定阈值的推荐理由信息;或者,根据推荐得分对推荐理由信息进行排序,选取排序位次落入设定范围的推荐理由信息,例如,按照推荐得分由高到低进行排序,选取排序位次为第一的推荐理由信息。当然本发明不限于此,本领域的技术人员可以根据实际需要,对该设定范围进行其他合理设置。
由于本发明中根据推荐得分确定待显示的推荐理由信息,因此能够保证推荐理由的可信度,从而提高用户体验度。
【方法实施方式5】
本实施方式所提供的方法包括了方法实施方式4中的全部内容,在此不再赘述。在本实施方式中,通过下述方式实现处理S121:
根据与所述推荐理由信息对应的推荐条件,计算所述推荐理由信息的推荐得分。
例如,根据推荐条件的权重和置信度计算推荐得分。举例说明,将权重与置信度相乘所得的结果作为推荐得分。当然本发明不限于此,本领域的技术人员也可以将权重与置信度相加所得的结果作为推荐分数,当然也可以根据实际需要选取其他因子计算推荐得分。
【方法实施方式6】
本实施方式所提供的方法包括了方法实施方式1至方法实施方式3中任一项的全部内容,在此不再赘述。在本实施方式中,通过下述方式实现处理S12:
利用独立的表单栏位显示所述推荐理由信息。
具体而言,如图6所示,处理S12可以通过以下方式实现:
S121’:在用于展示所述推荐对象的表单中创建表单栏位。
S122’:在所述表单栏位中显示推荐理由信息。
由于本发明中利用独立的表单栏位显示推荐理由信息,因此,能够提供合理的展示空间来展示推荐理由信息。
【方法实施方式7】
下面以对象为商户为例,对本实施方式所提供的对象推荐方法进行描述。所述方法包括:
处理1:根据用户的查询请求确定该用户的定位点。
处理2:检索该定位点的可召回区域内的商户。
处理3:根据商户信息对检索出的商户进行基础排序。
其中,商户信息例如包括但不限于:距离、起送价、配送时长、优惠力度、卫生状况等。
处理4:结合多个推荐维度(包括但不限于用户维度、空间维度、以及时间维度等),从检索出的商户中确定推荐商户并且调整推荐商户的排序位次。
具体而言,从每个推荐维度分别获取与该查询请求对应的推荐条件,确定命中所述推荐条件的商户为推荐商户。
举例说明,基于当前的查询请求可知,当前的查询用户为用户A、当前的定位点为定位点B、查询当日为冬至日,因此,可以从用户维度获取的推荐条件包括但不限于:
●用户A交易过的商户;
●与用户A相似的用户交易过的商户。
可以从空间维度获取的推荐条件包括但不限于:
●定位点B的地域特色商户;
可以从时间维度获取的推荐条件包括但不限于:
●主营冬至日传统食品的商户。
若某可召回商户C命中了上述推荐条件中的一者或多者的组合,则确定该商户C为推荐商户。
并且,根据命中的推荐条件的权重和置信度,调整推荐商户的排序位次。
处理5:获取推荐商户的推荐理由信息。
具体而言,可以对不同的推荐条件分别设定推荐理由信息的获取方式类别(包括静态以及动态)。识别命中的推荐条件所对应的获取方式类别,若获取方式类别为静态,则直接获取与命中的推荐条件对应的推荐理由信息,若获取方式类别为动态,则调用与命中的推荐条件对应的推荐理由模板,根据调用的推荐理由模板生成推荐理由信息。
将推荐条件的类型class、推荐条件的权重weight、推荐条件的置信度confidence、与推荐条件对应的推荐理由信息copy作为推荐理由reason={class,weight,confidence,copy}加入推荐商户的推荐理由列表reasons中,reasons={reason1,reason2,……},将推荐理由信息列表作为商户属性之一。
其中,推荐理由模板可以设计为“超多妈妈选择的%S”,%S例如为商户名称的占位符。
处理6:按照调整后的排序位次展示检索出的商户,其中,对于推荐商户显示推荐理由信息。
具体而言,在用于展示推荐商户的表单中创建表单栏位,在创建的表单栏位中显示推荐理由信息。
同时,为了保证推荐理由的可信度,可以根据推荐理由信息的推荐得分选取待显示的推荐理由信息。例如,可以将推荐得分与设定的阈值进行比较,选取推荐得分大于或者等于该设定阈值的推荐理由信息;或者,根据推荐得分对推荐理由信息进行排序,选取排序位次落入设定范围的推荐理由信息。其中,可以根据与推荐理由信息对应的推荐条件,计算推荐理由信息的推荐得分。例如,根据推荐条件的权重和置信度计算推荐得分。
经前述筛选后,如果推荐商户仍具有多个推荐理由,则可以在前述创建的表单栏位中循环展示推荐理由,或者,随机展示推荐理由。
例如,通过下述方式实现循环展示推荐理由:
(1)将多个推荐理由分别进行编号,例如,从0至N-1进行编号,其中,N为推荐理由的条数;
(2)获取当前的时间戳timestamp(取分钟数),将timestamp除以N得到余数,展示编号为该余数的推荐理由,每分钟变换一次。
通过下述方式实现随机展示推荐理由:
(1)同“循环展示推荐理由”中的(1),在此不再赘述;
(2)将请求时间戳(或者其他随机种子)除以N得到余数,展示编号为该余数的推荐理由。
【装置实施方式1】
图7是根据本发明装置实施方式1的对象推荐装置的结构示意图。参见图6,对象推荐装置1包括:确定模块11、显示模块12、以及推荐模块13,具体地:
确定模块11用于从多个推荐维度确定推荐对象。
显示模块12用于显示确定模块11确定的推荐对象的推荐理由信息。
推荐模块13用于推荐确定模块11所确定的推荐对象。
其中,所述多个推荐维度例如包括但不限于:用户维度、空间维度、以及时间维度等。
由于在本发明中,从多个推荐维度确定推荐对象,实现多因子的个性化推荐,因此,能够有效避免现有技术中由于推荐维度单一而造成的个性化推荐的召回率较低,降低了个性化推荐效果的问题;同时,由于本发明将推荐理由信息加以显示,因此,能够使用户显性地感知推荐逻辑,从而能够行使个性化上的决定权。
【装置实施方式2】
本实施方式所提供的装置包括了装置实施方式1中的全部内容,在此不再赘述。如图8所示,在本实施方式中,确定模块11包括:查询对象获取单元111、推荐条件获取单元112、以及确定单元113,具体地:
查询对象获取单元111用于根据查询请求获取查询对象。
推荐条件获取单元112用于从所述多个推荐维度分别获取与所述查询请求对应的推荐条件。
确定单元113用于确定命中推荐条件获取单元112获取的推荐条件的查询对象为推荐对象,其中,该查询对象由查询对象获取单元111获取。
例如,查询对象为查询用户在当前定位点的可召回商户,其中,该定位点的信息可以从该查询用户的查询请求中获取。
每个推荐维度下均包含一个或多个推荐条件,从每个推荐维度分别获取与当前查询请求对应的推荐条件。
举例说明,基于当前的查询请求可知,当前的查询用户为用户A、当前的定位点为定位点B、查询当日为冬至日,则从用户维度获取的推荐条件包括但不限于:
●用户A交易过的商户;
●与用户A相似的用户交易过的商户。
从空间维度获取的推荐条件包括但不限于:
●定位点B的地域特色商户;
从时间维度获取的推荐条件包括但不限于:
●主营冬至日传统食品的商户。
若某可召回商户C命中了上述推荐条件中的一者或多者的组合,则确定该商户C为推荐商户。
【装置实施方式3】
本实施方式所提供的装置包括了装置实施方式2中的全部内容,在此不再赘述。如图9所示,在本实施方式中,对象推荐装置1还包括:获取模块14,具体地:
获取模块14用于根据命中的推荐条件,获取显示模块12用于显示的推荐理由信息。
具体而言,如图10所示,获取模块14包括:识别单元141、推荐理由信息获取单元142、调用单元143、以及生成单元144,具体地:
识别单元141用于根据所述命中的推荐条件,识别推荐理由信息的获取方式类别。
推荐理由信息获取单元142用于在识别单元141识别出获取方式类别为静态的情形下,直接获取与所述命中的推荐条件对应的推荐理由信息。
调用单元143用于在识别单元141识别出获取方式类别为动态的情形下,调用与所述命中的推荐条件对应的推荐理由模板。
生成单元144用于根据调用单元143调用的推荐理由模板生成推荐理由信息。
【装置实施方式4】
本实施方式所提供的方法包括了装置实施方式1至装置实施方式3中任一项的全部内容,在此不再赘述。如图11所示,显示模块12包括:计算单元121、选取单元122、以及显示单元123,具体地:
计算单元121用于计算所述推荐理由信息的推荐得分。
选取单元122用于根据计算单元121计算出的推荐得分选取推荐理由信息。
显示单元123用于显示选取单元122选定的推荐理由信息。
具体而言,例如,可以将推荐得分与设定的阈值进行比较,选取推荐得分大于或者等于该设定阈值的推荐理由信息;或者,根据推荐得分对推荐理由信息进行排序,选取排序位次落入设定范围的推荐理由信息,例如,按照推荐得分由高到低进行排序,选取排序位次为第一的推荐理由信息。当然本发明不限于此,本领域的技术人员可以根据实际需要,对该设定范围进行其他合理设置。
由于本发明中根据推荐得分确定待显示的推荐理由信息,因此能够保证推荐理由的可信度,从而提高用户体验度。
【装置实施方式5】
本实施方式所提供的装置包括了装置实施方式4中的全部内容,在此不再赘述。在本实施方式中,计算单元121包括计算组件,具体地:
计算组件用于根据与所述推荐理由信息对应的推荐条件,计算所述推荐理由信息的推荐得分。
例如,根据推荐条件的权重和置信度计算推荐得分。例如将权重与置信度相乘所得的结果作为推荐得分。当然本发明不限于此,本领域的技术人员也可以将权重与置信度相加所得的结果作为推荐分数,当然也可以根据实际需要选取其他因子计算推荐得分。
【装置实施方式6】
本实施方式所提供的方法包括了装置实施方式1至装置实施方式3中任一项的全部内容,在此不再赘述。在本实施方式中,显示模块12包括:显示单元,具体地:
显示单元用于利用独立的表单栏位显示所述推荐理由信息。
具体而言,如图12所示,显示模块12包括创建组件121’以及显示组件122’,具体地:
创建组件121’用于在用于展示所述推荐对象的表单中创建表单栏位。
显示组件122’用于在创建组件121’创建的表单栏位中显示推荐理由信息。
由于本发明中利用独立的表单栏位显示推荐理由信息,因此,能够提供合理的展示空间来展示推荐理由信息。
本发明的实施方式还提供了一种移动终端,包括存储器和处理器;其中,
所述存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令供所述处理器调用执行;
所述处理器用于进行如方法实施方式1至方法实施方7中任意一项所述的操作。
此外,本发明的实施方式还提供一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有一条或多条计算机指令,当所述一条或多条计算机指令被一个或多个设备执行时,使得所述设备执行方法实施方式1至方法实施方式7中任意一项所述的操作。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可全部通过软件实现,也可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来,所述计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,智能手机或者网络设备等)执行本发明各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。
本文中所使用的“软件”等词均指一般意义上的任意类型的计算机编码或者计算机可执行指令集,可以运行所述编码或者指令集来使计算机或其他处理器程序化以执行如上所述的本发明的技术方案的各个方面。此外,需要说明的是,根据实施方式的一个方面,在执行时实施本发明的技术方案的方法的一个或多个计算机程序不必须要在一台计算机或处理器上,而是可以分布于多个计算机或者处理器中的模块中,以执行本发明的技术方案的各个方面。
计算机可执行指令可以有许多形式,如程序模块,可以由一台或多台计算机或是其他设备执行。一般地,程序模块包括例程、程序、对象、组件以及数据结构等等,执行特定的任务或是实施特定的抽象数据类型。特别地,在各种实施方式中,程序模块的功能可以根据各个不同实施方式的需要进行结合或者拆分。
并且,本发明的技术方案可以体现为一种方法,并且已经提供了所述方法的至少一个示例。可以通过任何一种合适的顺序执行动作,所述动作表现为所述方法中的一部分。因此,实施方式可以构造成可以按照与所示出的执行顺序不同的顺序执行动作,其中,可以包括同时地执行一些动作(尽管在示出的实施方式中,这些动作是连续的)。
本文所给出的和使用的定义,应当对照字典、通过引用而并入的文档中的定义、和/或其通常意思进行理解。
在权利要求书中以及上述的说明书中,所有的过度短语,例如“包括”、“具有”、“包含”、“承载”、“具有”、“涉及”、“主要由…组成”以及类似词语是应理解为是开放式的,即,包含但不限于。只有“由……组成”应该是封闭或半封闭的过度短语。
本发明说明书中使用的术语和措辞仅仅为了举例说明,并不意味构成限定。本领域技术人员应当理解,在不脱离所公开的实施方式的基本原理的前提下,对上述实施方式中的各细节可进行各种变化。因此,本发明的范围只由权利要求确定,在权利要求中,除非另有说明,所有的术语应按最宽泛合理的意思进行理解。
本发明公开了A1、一种对象推荐方法,包括:
从多个推荐维度确定推荐对象;
显示所述推荐对象的推荐理由信息;
推荐所述推荐对象。
A2、如A1所述的方法中,从多个推荐维度确定推荐对象包括:
根据查询请求获取查询对象;
从所述多个推荐维度分别获取与所述查询请求对应的推荐条件;
确定命中所述推荐条件的查询对象为推荐对象。
A3、如A2所述的方法中,所述方法还包括:
根据命中的推荐条件,获取所述推荐理由信息。
A4、如A3所述的方法中,根据命中的推荐条件,获取所述推荐理由信息包括:
根据所述命中的推荐条件,识别推荐理由信息的获取方式类别;
若所述获取方式类别为静态,则直接获取与所述命中的推荐条件对应的推荐理由信息。
A5、如A4所述的方法中,根据命中的推荐条件,获取所述推荐理由信息还包括:
若所述获取方式类别为动态,则调用与所述命中的推荐条件对应的推荐理由模板;
根据所述推荐理由模板生成推荐理由信息。
A6、如A1至A5中任一项所述的方法中,显示所述推荐对象的推荐理由信息包括:
计算所述推荐理由信息的推荐得分;
根据所述推荐得分选取推荐理由信息;
显示选定的推荐理由信息。
A7、如A6所述的方法中,计算所述推荐理由信息的推荐得分包括:
根据与所述推荐理由信息对应的推荐条件,计算所述推荐理由信息的推荐得分。
A8、如A1至A5中任一项所述的方法中,显示所述推荐对象的推荐理由信息包括:
利用独立的表单栏位显示所述推荐理由信息。
A9、如A8所述的方法中,利用独立的表单栏位显示所述推荐理由信息包括:
在用于展示所述推荐对象的表单中创建表单栏位;
在所述表单栏位中显示所述推荐理由信息。
本发明还公开了B10、一种对象推荐装置,包括:
确定模块,用于从多个推荐维度确定推荐对象;
显示模块,用于显示所述推荐对象的推荐理由信息。
推荐模块,用于推荐所述推荐对象。
B11、如B10所述的装置中,所述确定模块包括:
查询对象获取单元,用于根据查询请求获取查询对象;
推荐条件获取单元,用于从所述多个推荐维度分别获取与所述查询请求对应的推荐条件;
确定单元,用于确定命中所述推荐条件的查询对象为推荐对象。
B12、如B11所述的装置中,所述装置还包括:
获取模块,用于根据命中的推荐条件,获取所述推荐理由信息。
B13、如B12所述的装置中,所述获取模块包括:
识别单元,用于根据所述命中的推荐条件,识别推荐理由信息的获取方式类别;
推荐理由信息获取单元,用于在所述获取方式类别为静态的情形下,直接获取与所述命中的推荐条件对应的推荐理由信息。
B14、如B13所述的装置中,所述获取模块还包括:
调用单元,用于在所述获取方式类别为动态的情形下,调用与所述命中的推荐条件对应的推荐理由模板;
生成单元,用于根据所述推荐理由模板生成推荐理由信息。
B15、如B10至B14中任一项所述的装置中,所述显示模块包括:
计算单元,用于计算所述推荐理由信息的推荐得分;
选取单元,用于根据所述推荐得分选取推荐理由信息;
显示单元,用于显示选定的推荐理由信息。
B16、如B15所述的装置中,所述计算单元包括:
计算组件,用于根据与所述推荐理由信息对应的推荐条件,计算所述推荐理由信息的推荐得分。
B17、如B10至B14中任一项所述的装置,所述显示模块包括:
显示单元,用于利用独立的表单栏位显示所述推荐理由信息。
B18、如B17所述的装置中,所述显示单元包括:
创建组件,用于在用于展示所述推荐对象的表单中创建表单栏位;
显示组件,用于在所述表单栏位中显示所述推荐理由信息。
本发明还公开了C19、一种移动终端,包括存储器和处理器;其中,
所述存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令供所述处理器调用执行;
所述处理器用于进行如A1至A9中任意一项所述的操作。

Claims (10)

1.一种对象推荐方法,其特征在于,所述方法包括:
从多个推荐维度确定推荐对象;
显示所述推荐对象的推荐理由信息;
推荐所述推荐对象。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,从多个推荐维度确定推荐对象包括:
根据查询请求获取查询对象;
从所述多个推荐维度分别获取与所述查询请求对应的推荐条件;
确定命中所述推荐条件的查询对象为推荐对象。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据命中的推荐条件,获取所述推荐理由信息。
4.如权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,显示所述推荐对象的推荐理由信息包括:
计算所述推荐理由信息的推荐得分;
根据所述推荐得分选取推荐理由信息;
显示选定的推荐理由信息。
5.如权利要求1至3中任一项所述的方法,其特征在于,显示所述推荐对象的推荐理由信息包括:
利用独立的表单栏位显示所述推荐理由信息。
6.一种对象推荐装置,其特征在于,所述装置包括:
确定模块,用于从多个推荐维度确定推荐对象;
显示模块,用于显示所述推荐对象的推荐理由信息;
推荐模块,用于推荐所述推荐对象。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述确定模块包括:
查询对象获取单元,用于根据查询请求获取查询对象;
推荐条件获取单元,用于从所述多个推荐维度分别获取与所述查询请求对应的推荐条件;
确定单元,用于确定命中所述推荐条件的查询对象为推荐对象。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
获取模块,用于根据命中的推荐条件,获取所述推荐理由信息。
9.如权利要求6至8中任一项所述的装置,其特征在于,所述显示模块包括:
计算单元,用于计算所述推荐理由信息的推荐得分;
选取单元,用于根据所述推荐得分选取推荐理由信息;
显示单元,用于显示选定的推荐理由信息。
10.如权利要求6至8中任一项所述的装置,其特征在于,所述显示模块包括:
显示单元,用于利用独立的表单栏位显示所述推荐理由信息。
CN201710232921.4A 2017-04-11 2017-04-11 对象推荐方法及装置 Pending CN107220865A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710232921.4A CN107220865A (zh) 2017-04-11 2017-04-11 对象推荐方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710232921.4A CN107220865A (zh) 2017-04-11 2017-04-11 对象推荐方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107220865A true CN107220865A (zh) 2017-09-29

Family

ID=59927550

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710232921.4A Pending CN107220865A (zh) 2017-04-11 2017-04-11 对象推荐方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107220865A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107194796A (zh) * 2017-04-13 2017-09-22 浙江维融电子科技股份有限公司 一种用于纸币清分的网点清分系统及网点清分方法
CN108733842A (zh) * 2018-05-29 2018-11-02 北京奇艺世纪科技有限公司 视频推荐方法及装置
CN109636533A (zh) * 2018-12-18 2019-04-16 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 推荐方法、装置、电子设备和非易失性存储介质
CN109886823A (zh) * 2019-02-25 2019-06-14 北京奇艺世纪科技有限公司 一种社交圈的推荐方法及装置
CN111581517A (zh) * 2020-05-13 2020-08-25 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 对象推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN113486242A (zh) * 2021-07-13 2021-10-08 同济大学 一种基于推荐系统的无侵入个性化解释方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102163211A (zh) * 2010-02-23 2011-08-24 索尼公司 信息处理设备、重要度计算方法和程序
CN103401910A (zh) * 2013-07-24 2013-11-20 北京小米科技有限责任公司 推荐方法、服务器、终端及系统
CN103970857A (zh) * 2014-05-07 2014-08-06 百度在线网络技术(北京)有限公司 推荐内容确定系统和方法
CN104503978A (zh) * 2014-11-26 2015-04-08 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种相关实体推荐方法和系统
CN104978368A (zh) * 2014-04-14 2015-10-14 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于提供推荐信息的方法和装置
CN105205689A (zh) * 2015-08-26 2015-12-30 深圳市万音达科技有限公司 推荐商户的方法及系统
CN105975558A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 百度在线网络技术(北京)有限公司 建立语句编辑模型的方法、语句自动编辑方法及对应装置
CN106326486A (zh) * 2016-09-05 2017-01-11 北京百度网讯科技有限公司 基于人工智能的推送信息的方法和装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102163211A (zh) * 2010-02-23 2011-08-24 索尼公司 信息处理设备、重要度计算方法和程序
CN103401910A (zh) * 2013-07-24 2013-11-20 北京小米科技有限责任公司 推荐方法、服务器、终端及系统
CN104978368A (zh) * 2014-04-14 2015-10-14 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于提供推荐信息的方法和装置
CN103970857A (zh) * 2014-05-07 2014-08-06 百度在线网络技术(北京)有限公司 推荐内容确定系统和方法
CN104503978A (zh) * 2014-11-26 2015-04-08 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种相关实体推荐方法和系统
CN105205689A (zh) * 2015-08-26 2015-12-30 深圳市万音达科技有限公司 推荐商户的方法及系统
CN105975558A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 百度在线网络技术(北京)有限公司 建立语句编辑模型的方法、语句自动编辑方法及对应装置
CN106326486A (zh) * 2016-09-05 2017-01-11 北京百度网讯科技有限公司 基于人工智能的推送信息的方法和装置

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107194796A (zh) * 2017-04-13 2017-09-22 浙江维融电子科技股份有限公司 一种用于纸币清分的网点清分系统及网点清分方法
CN108733842A (zh) * 2018-05-29 2018-11-02 北京奇艺世纪科技有限公司 视频推荐方法及装置
CN108733842B (zh) * 2018-05-29 2021-06-22 北京奇艺世纪科技有限公司 视频推荐方法及装置
CN109636533A (zh) * 2018-12-18 2019-04-16 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 推荐方法、装置、电子设备和非易失性存储介质
CN109886823A (zh) * 2019-02-25 2019-06-14 北京奇艺世纪科技有限公司 一种社交圈的推荐方法及装置
CN111581517A (zh) * 2020-05-13 2020-08-25 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 对象推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN111581517B (zh) * 2020-05-13 2024-01-26 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 对象推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN113486242A (zh) * 2021-07-13 2021-10-08 同济大学 一种基于推荐系统的无侵入个性化解释方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107220865A (zh) 对象推荐方法及装置
CN109360057B (zh) 信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2019128426A1 (en) Method for training model and information recommendation system
US9589277B2 (en) Search service advertisement selection
CN108496189A (zh) 机器学习模型的正则化
CN108205768A (zh) 数据库建立方法和数据推荐方法及装置、设备和存储介质
US20150169759A1 (en) Identifying similar applications
US10387473B2 (en) Real-time data input correction and facilitation of data entry at point of input
CN104199898B (zh) 一种属性信息的获取方法及装置、推送方法及装置
CN110135951B (zh) 游戏商品的推荐方法、装置及可读存储介质
WO2018035164A1 (en) Description information generation and presentation systems, methods, and devices
CN108255706A (zh) 自动化测试脚本的编辑方法、装置、终端设备及存储介质
JP2021103535A (ja) 対話システム、対話方法及び対話プログラム
US10614101B2 (en) Virtual agent for improving item identification using natural language processing and machine learning techniques
CN109903095A (zh) 数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN107203883A (zh) 一种风险控制方法和设备
CN106919588A (zh) 一种应用程序搜索系统及方法
CN113407854A (zh) 一种应用推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN110008396B (zh) 对象信息推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN106600360A (zh) 推荐对象的排序方法及装置
CN109190116A (zh) 语义解析方法、系统、电子设备及存储介质
US20090197232A1 (en) Matching learning objects with a user profile using top-level concept complexity
CN109299378B (zh) 搜索结果的展示方法、装置、终端及存储介质
TW201737128A (zh) 資料管控的方法及系統
US20230071641A1 (en) Generation of product strategy using user segment search terms

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: Building N3, building 12, No. 27, Jiancai Chengzhong Road, Haidian District, Beijing 100096

Applicant after: Beijing Xingxuan Technology Co.,Ltd.

Address before: 100085 Beijing, Haidian District on the road to the information on the ground floor of the 1 to the 3 floor of the 2 floor, room 11, 202

Applicant before: Beijing Xiaodu Information Technology Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170929

RJ01 Rejection of invention patent application after publication