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申请/专利权人：中国建设银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种推送物品信息的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取各个用户的历史行为数据；根据所述各个用户的历史行为数据，生成关联图；提取所述关联图中的图特征，根据所述图特征计算各个物品对目标用户的推荐值；根据所述各个物品对目标用户的推荐值，向所述目标用户推送物品信息。该实施方式能够解决无法实时推送和计算开销庞大的技术问题。

主权项：1.一种推送物品信息的方法，其特征在于，包括：获取各个用户的历史行为数据；根据所述各个用户的历史行为数据，生成关联图；提取所述关联图中的图特征，根据所述图特征计算各个物品对目标用户的推荐值；根据所述各个物品对目标用户的推荐值，向所述目标用户推送物品信息；根据所述图特征计算各个物品对目标用户的推荐值，包括：采用度量学习模型对所述图特征进行学习，从而计算出各个物品对目标用户的推荐值；采用度量学习模型对所述图特征进行学习，从而计算出各个物品对目标用户的推荐值，包括：将所述图特征作为输入数据，输入到度量学习模型中，并进一步进行聚类回归分析，从而计算出各个物品对目标用户的推荐值；所述图特征作为输入数据，输入到度量学习模型中，并进一步进行聚类回归分析，从而计算出各个物品对目标用户的推荐值，包括：采用度量函数公式分别计算相同兴趣推荐组中各个物品对目标用户的推荐值、相同类别推荐组中各个物品对目标用户的推荐值、可能感兴趣推荐组中各个物品对目标用户的推荐值；采用度量函数公式计算相同兴趣推荐组中各个物品对目标用户的推荐值，包括：采用度量函数公式，并根据各个物品到目标用户的步数、各个物品的特征向量、目标用户的特征向量、用户总数量，计算相同兴趣推荐组中各个物品对目标用户的推荐值；采用度量函数公式，并根据各个物品到目标用户的步数、各个物品的特征向量、目标用户的特征向量、用户总数量，计算相同兴趣推荐组中各个物品对目标用户的推荐值，包括：采用如下公式计算相同兴趣推荐组中任意一个物品对目标用户的推荐值： 其中，表示任意一个物品对目标用户的推荐值； 表示任意一个物品到目标用户的粗粒度推荐值；K表示任意一个物品到目标用户的步数，； 表示关联图中的用户总数量； 表示用户n的特征向量，表示物品k的特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国建设银行股份有限公司 一种推送物品信息的方法和装置