申请/专利权人：海信集团控股股份有限公司

申请日：2021-12-27

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN114417138B

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/906;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.05.20#实质审查的生效;2022.04.29#公开

摘要：本发明公开了一种健康信息推荐方法和设备，该方法包括：获取目标对象的目标数据，目标数据包括目标对象的各个用户的用户特征数据；根据目标数据确定目标对象所属的类别；在推荐模型集合中，确定与类别对应的目标推荐模型，并根据目标推荐模型确定与目标对象匹配的健康信息；在确定推荐模型集合中的每个推荐模型的过程中，通过多轮更新，将满足预设停止条件的最后一轮更新时确定的各个对象因子矩阵和各个推荐信息矩阵构建的模型作为推荐模型；在每一轮的更新过程中，健康管理终端和服务器交互的均为推荐信息矩阵的变化梯度；将健康信息推荐给目标对象中的各个用户。在不依赖用户历史健康信息的前提下，为用户推荐精准的健康信息。

主权项：1.一种健康信息推荐方法，其特征在于，包括：获取目标对象的目标数据；其中，一个目标对象对应至少一个用户；所述目标数据包括各个所述用户的用户特征数据；根据所述目标数据确定所述目标对象所属的类别；在SVD推荐模型集合中，确定与所述类别对应的目标SVD推荐模型，并根据所述目标SVD推荐模型确定与所述目标对象匹配的健康信息；其中，在确定所述SVD推荐模型集合中的每个SVD推荐模型的过程中，通过多轮更新，将满足预设停止条件的最后一轮更新时确定的各个对象因子矩阵和各个推荐信息矩阵构建的模型作为SVD推荐模型；并且，在每一轮的更新过程中，发送给健康管理终端的第一更新信息和接收的来自所述健康管理终端的第二更新信息均为相邻两轮的推荐信息矩阵之间的变化梯度；其中，所述对象因子矩阵表征推荐信息和对象的第一关联关系；所述推荐信息矩阵表征推荐信息和对象的第二关联关系；所述推荐信息为健康信息；将所述健康信息推荐给所述目标对象中的各个用户；通过如下方式确定所述SVD推荐模型集合：确定各个对象的对象数据；根据各个所述对象数据对各个所述对象进行分类；其中，所述对象数据包括对应对象中包括的历史用户的用户特征数据；确定每个类别对应的SVD推荐模型；每个类别对应的SVD推荐模型的确定过程如下：根据N-1轮更新过程中的对象因子矩阵、所述类别中的各个对象对第N轮的推荐信息的感兴趣参数和第N-1轮的推荐信息矩阵，确定第N轮的推荐信息矩阵相对于第N-1轮的推荐信息矩阵的第一变化梯度；其中，所述对象因子矩阵的初始值是根据相应对象的对象数据和所述对象对应的各个用户的健康数据确定的；将所述第一变化梯度发送至所述类别中的各个对象各自对应的健康管理终端，以使各个所述健康管理终端根据第N-1轮的推荐信息矩阵和所述第一变化梯度确定第N轮的推荐信息矩阵；接收所述健康管理终端发送的第N+1的推荐信息矩阵相对于第N轮的推荐信息矩阵的第二变化梯度；其中，所述第二变化梯度是根据N轮的对象因子矩阵、所述类别中的各个对象对第N+1轮的推荐信息的感兴趣参数和第N轮的推荐信息矩阵确定的；第N轮的对象因子矩阵是根据第N轮的推荐信息矩阵和第N轮的用户内容相关矩阵确定的；所述第N轮的用户内容相关矩阵是根据第N-1轮的对象因子矩阵和第N轮的推荐信息矩阵确定的；直到得到的各个对象因子矩阵和各个推荐信息矩阵满足预设条件，停止更新；其中，所述预设条件为模型参数收敛条件；根据最后一轮的各个对象因子矩阵和各个推荐信息矩阵确定所述类别对应的SVD推荐模型。

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权利要求：

百度查询： 海信集团控股股份有限公司 一种健康信息推荐方法和设备

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