申请/专利权人：北京小唱科技有限公司

申请日：2021-01-11

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN112836138B

主分类号：G06F16/9536

分类号：G06F16/9536;G06Q50/00;G06F18/22;G06N3/08

优先权：["20201110 CN 2020112500668"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.06.11#实质审查的生效;2021.05.25#公开

摘要：本申请公开了一种用户推荐方法及装置。该用户推荐方法包括获取用户特征，其中，用户特征至少包括数字化表示的音频特征；根据用户特征，构建用户画像，其中，每个用户对应一个用户画像；将不同用户的用户画像按照相似度进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果建立用户推荐关系。本申请解决了用户推荐的方式过于单一的技术问题。

主权项：1.一种用户推荐方法，其特征在于，包括：获取用户特征，其中，所述用户特征至少包括数字化表示的音频特征；根据所述用户特征，构建用户画像，其中，每个用户对应一个用户画像；将不同用户的用户画像按照相似度进行匹配，得到匹配结果；根据所述匹配结果建立用户推荐关系；根据所述用户特征，构建用户画像，包括：通过三种方法对每个用户的用户特征进行归纳，并构建用户画像；所述三种方法包括预设归纳规则、预设统计模型、预设归纳规则和预设统计模型结合；所述获取用户特征，包括：获取音频数据，其中，音频数据为单一用户声音的音频；将所述音频数据输入神经网络模型中，输出数字化表示的音频特征，其中，所述神经网络模型为将音频数据转换为数字化表示的音频特征的模型，且所述神经网络模型为基于预设训练方法训练得到的模型；所述获取用户特征，还包括：获取待处理用户的基本属性的特征；和或获取待处理用户的行为数据的特征，其中，行为数据至少包括用户浏览数据、用户互动数据、用户唱歌数据、用户听歌数据、用户关注数据之一；所述将不同用户的用户画像按照相似度进行匹配，包括：根据所述用户画像中的用户特征，生成用户特征向量；计算不同用户的用户特征向量的特性向量距离；其中，每个用户画像中有N个用户特征，将N个用户特征组成一个N维特征向量，并计算不同用户两两特征向量之间的特性向量距离，根据对应的特性向量距离得到一个代表用户间相似程度的分数，进而根据该分数确定两两用户间的匹配结果；所述方法还包括：若用户推荐关系为第一用户推荐给第二用户和第三用户，第一用户和第二用户的配对结果为配对成功，但第一用户和第三用户的配对结果为配对失败，则根据配对成功的第二用户生成用户画像的调整预设归纳规则和或预设统计模型的参数，调整配对失败的第三用户生成用户画像的调整预设归纳规则和或预设统计模型的参数，以更新第三用户的用户画像，以调整用户推荐关系。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京小唱科技有限公司 用户推荐方法及装置

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