CN110458649B 信息推 荐方法、装置、电子设备及可读存储介质 （北京三快在线科技有限公司）

请求对应的用户信息和所述候选信息组合输入出所述候选信息组合对应不同行为类别的推荐2将所述推荐请求对应的用户信息和所述候选信息组合输入至少一个将所述至少一个子模型输出的各推荐概率，输入融合模型，以输确定所述用户标识针对菜品信息的触发操作产生确定与所述用户当前位置的距离小于预设距离的候选商家根据所述候选商家提供的菜品信息、所述用户标识针对菜品信息的对所述历史行为数据集合中的历史行为数据按照时间先后进按照滑动窗口的方式对排序后的历史行为数据集合进行划分，将位于滑动根据每一个类别对应的历史行为数据集合中的训练集和预测集，训练将所述每一个类别对应的历史行为数据集合中的预测集，作为融合模型的训练数据，3候选获取模块，用于获取推荐请求对应的候选信息组合；所述候选第一预测模块，用于将所述推荐请求对应的用户信息和所述候第一确定子模块，用于确定所述用户标识针对菜品信息第三确定子模块，用于根据所述候选商家提供的菜品信处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中一个或多个所述的信息推荐9.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储4个子模型为根据用户不同类别的历史行为数据训练得5[0017]处理器、存储器以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[0025]下面将结合本公开的实施例中的附图，对本公开的实施例中的技术方案进行清[0029]步骤102、将所述推荐请求对应的用户信息和所述候选信息组合输入至少一个子模型，以通过所述至少一个子模型输出所述候选信息组合对应不同行为类别的推荐概率；所述至少一个子模型为根据用户不同类别的历史行为数据训练得6平板电脑、电子书阅读器、MP3(动态影像专家压缩标准音频层面3，MovingPicture的推荐请求对候选信息组合进行预测，输出符合不同行为特征的推荐概率(即用户在不同针对商家信息的触发操作产生的历史行为数据训针对菜品信息的触发操作产生的历史行为数据训7的用户信息和所述候选菜品组合集合中的各候选菜品组合分别输入商家子模型和菜品子组合推荐给用户。用户针对菜品的历史行为特征的结果，使得推荐的目标组合更加符合用户多方面的需求，8公开的实施例对获取候选菜品组合的来源不9训练两个不同行为类别的子模型。对这两个历史行为数据集合，按照滑动窗口的方式进行划分，将位于滑动窗口内的历史行为数据作为训练集，将位于滑动窗口外的历史行为数据预测集的时间点应该在训练集的时间点之后，表2中预测集的时间点是训练集的时间点的[0074]可以理解，上述采用两种历史行为类别训练子模型仅作为本公开的一种应用示[0075]例如，根据n个类别对应的历史行为数据集合，可以训练得到如下n个子模型：信息组合对应不同行为类别的推荐概率；并且将所述至少一个子模型输出的各推荐概率，[0081]参照图2，其示出了在本公开的一个实施例中的信息推荐装置的结构图，具体如[0083]第一预测模块202，用于将所述推荐请求对应的用户信息和所述候选信息组合输[0084]第二预测模块203，用于将所述至少一个子模型输出的各推荐概率，输入融合模[0085]目标确定模块204，用于根据所述融合概率，在所述候选信息组合中确定目标组[0089]第二确定子模块，用于确定与所述用户当前位置的距离小于预设距离的候选商针对商家信息的触发操作产生的历史行为数据训针对菜品信息的触发操作产生的历史行为数据训到。[0099]划分子模块，用于按照滑动窗口的方式对排序后的历史[0100]训练子模块，用于根据每一个类别对应的历史行为数据集合中的训练集和预测[0107]在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本公开的实施例的排序设备中的[0112]应该注意的是上述实施例对本公开的实施例进行说明而不是对本公开的实施例进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词排除存在多个这样的元件。本公开的实施例可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置