(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111552085.0 (22)申请日 2021.12.17 (71)申请人 上海数禾信息科技有限公司 地址 201206 上海市浦东 新区自由贸易试 验区金科路2889弄1号2层201室 (72)发明人 裴小明　 (74)专利代理 机构 北京市万慧达律师事务所 11111 代理人 邱忠贶 (51)Int.Cl. G06F 16/9536(2019.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 信息推荐方法、 装置、 计算机设备和存储介 质 (57)摘要 本发明涉及一种信息推荐方法、 装置、 计算 机设备和存储介质。 信息推荐方法包括： 包括以 下步骤： 用户数据获取步骤， 基于用户的PKI/PMI 信息、 权限信息、 访问日志和关注信息获得用户 数据； 数据关联度分析步骤， 基于NLP 模型对用户 数据与工作 门户的平台资源数据进行数据关联 度分析， 获取用户数据与平台资源 数据的关联度 信息； 协同过滤步骤， 基于协 同过滤方法对用户 数据与平台资源数据的关联度信息进行过滤分 析， 获得过滤分析后的关联度信息； 排序推荐步 骤， 基于过滤分析后的关联度信息获取待推荐信 息， 将待推荐信息进行排序并向用户推荐。 根据 本发明， 能够提高信息推荐准确度， 而且提高效 率， 节省时间。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114201691 A 2022.03.18 CN 114201691 A 1.一种信息推荐方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 用户数据获取步骤， 基于用户的PKI/PMI信息、 权限信息、 访问日志和关注信息获得用 户数据； 数据关联度分析步骤， 基于NLP模型对用户数据与工作门户的平台资源数据进行数据 关联度分析， 获取用户数据与平台资源数据的关联度信息； 协同过滤步骤， 基于协同过滤方法对用户数据与平台资源数据的关联度信 息进行过滤 分析， 获得 过滤分析后的关联度信息； 排序推荐步骤， 基于过滤分析后的关联度信息获取待推荐信息， 将待推荐信息进行排 序并向用户推荐。 2.如权利要求1所述的信息推荐方法， 其特 征在于， 在进行数据关联度分析步骤之前， 基于机器学习 对从用户数据获取步骤所获得的用户 数据进行 学习， 并根据机器学习的学习结果实时调整、 更新和修 正NLP模型。 3.如权利要求2所述的信息推荐方法， 其特 征在于， 被修正后的NLP模型对于每一个用户均不同。 4.如权利要求1所述的信息推荐方法， 其特 征在于， 用户数据获取步骤所获取的用户数据包括： 用户存储信 息、 用户关注信息、 用户导入数 据、 用户调查分析数据、 用户统计分析数据、 用户月度及年度评分数据、 用户档案信息数据 和用户输入记录信息数据。 5.如权利要求1所述的信息推荐方法， 其特 征在于， 在数据关联度分析步骤中， 基于NLP模型对用户数据与工作门户的平台资源数据依次 进行文本分词、 数据对比、 关系抽取、 相似性检索和调整匹配处理， 获取用户数据与平台资 源数据的关联度信息 。 6.如权利要求1所述的信息推荐方法， 其特 征在于， 在协同过滤步骤中， 剔除用户数据与平台资源数据的关联度信 息中的用户随机行为数 据。 7.如权利要求1所述的信息推荐方法， 其特 征在于， 在排序推荐步骤中， 将待推荐信息识别为偏好信息和/或相似性事项信息之后再进行 排序。 8.一种信息推荐装置， 其特 征在于， 包括： 用户数据获取模块， 基于用户的PKI/PMI信息、 权限信息、 访问日志和关注信息获得用 户数据； 数据关联度分析模块， 基于NLP模型对所述用户数据与工作门户的平台资源数据进行 数据关联度分析， 获取用户数据与平台资源数据的关联度信息； 协同过滤模块， 基于协同过滤方法对用户数据与平台资源数据的关联度信 息进行过滤 分析， 获得 过滤分析后的关联度信息； 排序推荐模块， 基于所述过滤分析后的关联度信息获取待推荐信息， 将所述待推荐信 息进行排序并向用户推荐。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 处理器执行计算机程序时实现权利要求1至7中任意一项所述的信权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114201691 A 2息推荐方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至7中任意 一项所述的信息推荐方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114201691 A 3