推薦項(xiàng)目的方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，并且更具體地，涉及推薦項(xiàng)目的方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著信息技術(shù)和電子商務(wù)的發(fā)展，產(chǎn)品的數(shù)量和種類快速增長，對于用戶而言，從大量產(chǎn)品中找到自己感興趣的產(chǎn)品是一件非常困難的事情，對于產(chǎn)品生產(chǎn)者來說，讓自己的產(chǎn)品受到廣大用戶的關(guān)注，也是一件非常困難的事情。在這種情況下，推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，推薦系統(tǒng)能夠主動為用戶推薦滿足用戶需求的產(chǎn)品。
[0003]傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)中存在新項(xiàng)目的冷啟動問題，例如，在基于協(xié)同過濾的推薦技術(shù)中，需要對被推薦項(xiàng)目的評分結(jié)果進(jìn)行建模，也就是說要依靠用戶對項(xiàng)目的評分向用戶推薦該項(xiàng)目，對于進(jìn)入推薦系統(tǒng)的新項(xiàng)目來說，由于缺乏足夠的評分信息甚至沒有評分信息，從而導(dǎo)致推薦系統(tǒng)對新項(xiàng)目的推薦功能失效。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種推薦項(xiàng)目的方法和裝置，能夠解決新項(xiàng)目的冷啟動問題。
[0005]第一方面，提供了一種推薦項(xiàng)目的方法，該方法包括:獲取第一用戶的請求數(shù)據(jù)，確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)新項(xiàng)目，并根據(jù)m個(gè)新項(xiàng)目對應(yīng)的出價(jià)數(shù)據(jù)對m個(gè)新項(xiàng)目進(jìn)行排序，得到m個(gè)新項(xiàng)目的排序數(shù)據(jù)，m個(gè)新項(xiàng)目是在預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)接收的項(xiàng)目，m為正整數(shù)；根據(jù)m個(gè)新項(xiàng)目的排序數(shù)據(jù)，生成第一用戶的推薦列表。
[0006]結(jié)合第一方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)新項(xiàng)目之前，該方法還包括:獲取在預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)接收的Μ個(gè)新項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，Μ為大于m的正整數(shù)；確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)新項(xiàng)目包括:根據(jù)Μ個(gè)新項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，從Μ個(gè)新項(xiàng)目中確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)新項(xiàng)目。
[0007]結(jié)合第一方面或第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在獲取第一用戶的請求數(shù)據(jù)之后，該方法還包括:獲取N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，N為正整數(shù)；獲取X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)，X為正整數(shù)；使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)和X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型；在獲取第一用戶的請求數(shù)據(jù)之后，方法還包括:根據(jù)N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，確定滿足請求數(shù)據(jù)的η個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，η為小于Ν的正整數(shù)；將請求數(shù)據(jù)和η個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)輸入推薦模型，得到η個(gè)歷史項(xiàng)目的排序因子；其中，根據(jù)m個(gè)新項(xiàng)目的排序數(shù)據(jù)，生成第一用戶的推薦列表，包括:根據(jù)m個(gè)新項(xiàng)目的排序數(shù)據(jù)和η個(gè)歷史項(xiàng)目的排序因子，生成第一用戶的推薦列表。
[0008]結(jié)合第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Ν個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型，包括:對X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Ν個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變換；使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對特征變換后的X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Ν個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型。
[0009]結(jié)合第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，對X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變換包括:確定X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值，并確定N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值；將X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)替換為X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值，并將N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)替換為N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值。
[0010]結(jié)合第一方面或第一種至第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中的任一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，項(xiàng)目為應(yīng)用Αρρ。
[0011]第二方面，提供了一種推薦項(xiàng)目的方法，該方法包括:獲取第一用戶的請求數(shù)據(jù)；確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)項(xiàng)目，m為正整數(shù)；根據(jù)推薦模型確定m個(gè)項(xiàng)目的排序，推薦模型是采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到的；根據(jù)m個(gè)項(xiàng)目的排序，生成第一用戶的推薦列表。
[0012]結(jié)合第二方面，在第二方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在根據(jù)推薦模型確定m個(gè)項(xiàng)目的排序之前，該方法還包括:獲取X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)，X為正整數(shù)；獲取Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，Μ為正整數(shù)；使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型。
[0013]結(jié)合第二方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型，包括:對X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變換；使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對特征變換后的X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型。
[0014]結(jié)合第二方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，對X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變換包括:確定X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值，并確定Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值；將乂個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)替換為X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值，并將Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)替換為Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值。
[0015]結(jié)合第二方面的第一種或第二種或第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中的任一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)項(xiàng)目包括:根據(jù)Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，從Μ個(gè)項(xiàng)目中確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)項(xiàng)目；根據(jù)推薦模型確定m個(gè)項(xiàng)目的排序包括:將請求數(shù)據(jù)和m個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)輸入推薦模型，得到m個(gè)項(xiàng)目的排序因子；根據(jù)m個(gè)項(xiàng)目的排序因子確定m個(gè)項(xiàng)目的排序。
[0016]結(jié)合第二方面或第二方面的第一種至第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中的任一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二方面的第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，項(xiàng)目為應(yīng)用Αρρ。
[0017]第三方面，提供了一種推薦項(xiàng)目的裝置，該裝置包括:請求數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取第一用戶的請求數(shù)據(jù)；確定模塊，用于確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)新項(xiàng)目，m個(gè)新項(xiàng)目是在預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)接收的項(xiàng)目，m為正整數(shù)；排序數(shù)據(jù)獲取模塊，用于根據(jù)m個(gè)新項(xiàng)目的出價(jià)數(shù)據(jù)對m個(gè)新項(xiàng)目進(jìn)行排序，得到m個(gè)新項(xiàng)目的排序數(shù)據(jù)；推薦模塊，用于根據(jù)m個(gè)新項(xiàng)目的排序數(shù)據(jù)生成第一用戶的推薦列表。
[0018]結(jié)合第三方面，在第三方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，該裝置還包括:屬性數(shù)據(jù)獲取模塊，用于在確定模塊確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)新項(xiàng)目之前，獲取在預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)接收的Μ個(gè)新項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，Μ為大于m的正整數(shù)；確定模塊具體用于根據(jù)屬性數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的Μ個(gè)新項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，從Μ個(gè)新項(xiàng)目中確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)新項(xiàng)目。
[0019]結(jié)合第三方面或第三方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，屬性數(shù)據(jù)獲取模塊還用于獲取N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，N為正整數(shù)；該裝置還包括:行為數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)，X為正整數(shù)；模型訓(xùn)練模塊，用于使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對屬性數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型；確定模塊還用于在請求數(shù)據(jù)獲取模塊獲取第一用戶的請求數(shù)據(jù)之后，根據(jù)屬性數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的N個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，確定滿足請求數(shù)據(jù)的η個(gè)歷史項(xiàng)目，η為小于Ν的正整數(shù)；推薦模塊還用于將請求數(shù)據(jù)和η個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)輸入推薦模型中，得到η個(gè)歷史項(xiàng)目的排序因子；推薦模塊具體用于根據(jù)m個(gè)新項(xiàng)目的排序數(shù)據(jù)和η個(gè)歷史項(xiàng)目的排序因子，生成第一用戶的推薦列表。
[0020]結(jié)合第三方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，模型訓(xùn)練模塊具體用于:對行為數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的Ν個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變換；使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對特征變換后的X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Ν個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型。
[0021]結(jié)合第三方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，模型訓(xùn)練模塊具體用于:確定X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值，并確定Ν個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值；將X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)替換為X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值，并將Ν個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)替換為Ν個(gè)歷史項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值。
[0022]結(jié)合第三方面或第三方面的第一種至第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中的任一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三方面的第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，項(xiàng)目為應(yīng)用Αρρ。
[0023]第四方面，提供了一種推薦項(xiàng)目的裝置，該裝置包括:請求數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取第一用戶的請求數(shù)據(jù)；確定模塊，用于確定滿足請求數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的請求數(shù)據(jù)的m個(gè)項(xiàng)目，m為正整數(shù)；確定模塊還用于根據(jù)推薦模型確定m個(gè)項(xiàng)目的排序，推薦模型是采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到的；推薦模塊，用于根據(jù)推薦模塊確定的m個(gè)項(xiàng)目的排序，生成第一用戶的推薦列表。
[0024]結(jié)合第四方面，在第四方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，該裝置還包括:行為數(shù)據(jù)獲取模塊，用于在確定模塊根據(jù)推薦模型確定m個(gè)項(xiàng)目的排序之前，獲取X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)，X為正整數(shù)；屬性數(shù)據(jù)獲取模塊，用于在確定模塊根據(jù)推薦模型確定m個(gè)項(xiàng)目的排序之前，獲取Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，Μ為大于m的正整數(shù)；模型訓(xùn)練模塊，用于使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對行為數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型。
[0025]結(jié)合第四方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，模型訓(xùn)練模塊具體用于:對X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變換；使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對特征變換后的X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)和Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到推薦模型。
[0026]結(jié)合第四方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，模型訓(xùn)練模塊具體用于:確定X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值，并確定Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值；將X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)替換為X個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值，并將Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)替換為Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型分別對應(yīng)的用戶行為統(tǒng)計(jì)值。
[0027]結(jié)合第四方面的第一種或第二種或第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，確定模塊具體用于根據(jù)屬性數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的Μ個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)，從Μ個(gè)項(xiàng)目中確定滿足請求數(shù)據(jù)的m個(gè)項(xiàng)目；確定模塊具體用于:將請求數(shù)據(jù)和m個(gè)項(xiàng)目的屬性數(shù)據(jù)輸入推薦模型，得到m個(gè)項(xiàng)目的排序因子；根據(jù)m個(gè)項(xiàng)目的排序因子確定m個(gè)項(xiàng)目的排序。
[0028]結(jié)合第四方面或第四方面的第一種至第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中的任一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四方面的第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，項(xiàng)目為應(yīng)用Αρρ。
[0029]基于上述技術(shù)方案，根據(jù)新項(xiàng)目的出價(jià)數(shù)據(jù)確定該新項(xiàng)目的排序數(shù)據(jù)，并根據(jù)該新項(xiàng)目的排序數(shù)據(jù)生成推薦列表，能夠根據(jù)新項(xiàng)目的出價(jià)數(shù)據(jù)推薦新項(xiàng)目，從而能夠解決推薦系統(tǒng)中新項(xiàng)目的冷啟動問題。
【附圖說明】
[0030]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對本發(fā)明實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面所描述的附圖僅僅是本發(fā)