技術特征：

1.一種推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的推薦方法，其特征在于，所述基于時間距離和衰減率，對所述目標用戶的歷史操作數據進行時間衰減處理，得到目標行為矩陣，包括：

3.根據權利要求2所述的推薦方法，其特征在于，在所述歷史操作數據包括歷史點擊數據、歷史收藏數據以及歷史瀏覽數據的情況下，所述基于所述歷史操作數據，構建初始行為矩陣，包括：

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標行為矩陣，確定所述n天時間對應的n個權重值，包括：

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標行為矩陣和所述n個權重值，對所述目標用戶進行個性化推薦，包括：

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標行為矩陣和所述n個權重值，確定m個興趣度，包括：

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述m個興趣度，從對象庫中確定所述m個參考對象對應的r個待推薦對象，包括：

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述從所述對象庫中確定所述參考對象對應的待推薦數目個待推薦對象，包括：

9.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述向所述目標用戶展示所述r個待推薦對象，包括：

10.一種推薦裝置，其特征在于，所述推薦裝置包括：

技術總結
本發(fā)明公開了一種推薦方法、推薦裝置，包括：在檢測到目標用戶對于目標對象存在推薦需求的情況下，基于時間距離和衰減率，對目標用戶的歷史操作數據進行時間衰減處理，得到目標行為矩陣；歷史操作數據用于表征目標用戶對于M個參考對象在最近N天時間內的操作行為數據；時間距離表征歷史操作數據的發(fā)生日期距離當前日期的天數；衰減率表征時間距離占N的比例；基于目標行為矩陣，確定N天時間對應的N個權重值；基于目標行為矩陣和N個權重值，對目標用戶進行個性化推薦。本發(fā)明方案能夠提高個性化推薦的精準度和時效性，使得待推薦對象隨著時間變化進行及時、準確地調整。

技術研發(fā)人員：楊亞柳,李菊平,何雨澤
受保護的技術使用者：重慶長安科技有限責任公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19