推荐系统专利：一种信息推荐方法、系统及存储介质和终端设备
)摘要
本发明实施例公开了一种信息推荐方法、系统及存储介质和终端设备，应用于基于人工智能 的信息处理技术领域。信息推荐系统会采用目标文本及其目标分词分别对应的第一目标联想文 本和第二目标联想文本，来匹配联想模型，从而 得到相匹配的第一样本文本及第一联想文本，进 而基于此进行信息推荐。在这个过程中不需要对 文本进行语义分析，但是确能考虑到与文本在语 义或应用场景等方面相关的联想文本，这样可以 避免在语义分析过程中造成的限制，且能提供更 全面的与目标文本相关的文本即相匹配的第一 样本和第一联想文本，实现了对目标文本的全面 且精准地推荐。
权利要求书
1 .一种信息推荐方法，其特征在于，包括：
获取目标文本；
对所述目标文本进行分词，以得到所述目标文本对应的目标分词；
获取所述目标文本对应的第一目标联想文本及目标分词对应的第二目标联想文本； 获取联想模型，所述联想模型中储存有多个第一样本文本及所述多个第一样本文本分 别对应的特征信息，所述特征信息中包括与所述第一样本文本对应的第一联想文本； 将所述目标文本、目标分词、第一目标联想文本和第二目标联想文本分别与所述联想 模型中的第一样本文本及第一联想文本进行匹配，得到与所述目标文本、目标分词和第一 目标联想文本及第二目标联想文本相匹配的所述第一样本文本及第一联想文本； 根据所述匹配得到的第一样本文本及第一联想文本对所述目标文本进行信息推荐。
2 .如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取联想模型，具体包括： 获取样本推荐系统中的搜索操作信息，所述搜索操作信息包括搜索文本及所述样本推 荐系统对所述搜索文本的搜索结果； 获取所述搜索文本对应的样本分词； 根据所述搜索文本对应的搜索结果，统计所述搜索文本及所述样本分词搜索文本分别 对应的联想文本，则所述样本分词及所述搜索文本为所述联想模型中储存的第一样本文 本，所述样本分词及所述搜索文本分别对应的联想文本为所述联想模型中储存的第一联想 文本。
3 .如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述搜索结果包括：所述搜索文本对应的多 条第一搜索信息及所述样本分词对应的多条第二搜索信息，则所述根据所述搜索文本对应 的搜索结果，统计所述搜索文本及样本分词分别对应的联想文本，具体包括： 当任一条第一搜索信息的排行信息和热度信息满足预置条件，且所述任一条第一搜索 信息中包含所述搜索文本对应的联想文本，根据所述任一条第一搜索信息确定所述搜索文 本对应的联想文本； 如果任一条第二搜索信息的排行信息和热度信息满足预置条件，且所述任一条第二搜 索信息中包含所述样本分词对应的联想文本，根据所述任一条第二搜索信息确定所述样本 分词对应的联想文本。 4 .如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征信息还包括所述多条第一样本文本 分别对应的热度信息和排行信息，所述获取联想模型，还包括： 确定所述样本分词及搜索文本分别对应的热度信息和排行信息，则所述第一样本文本 的特征信息中还包括搜索文本分别对应的热度信息和排行信息。 5 .如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述目标文本、获取的目标分词、第一 目标联想文本和第二目标联想文本分别与所述联想模型中的第一样本文本及第一联想文 本进行匹配，得到与所述目标文本、目标分词和第一目标联想文本及第二目标联想文本相 匹配的所述第一样本文本和第一联想文本，具体包括： 将所述目标文本、目标分词和目标联想文本分别与联想模型中的各个第一样本文本及 其第一联想文本进行匹配，得到相匹配的第一样本文本和第一联想文本； 从所述相匹配的第一样本文本和第一联想文本中选择排行信息和热度信息满足预置 条件的第一样本文本和第一联想文本。
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