产品推荐分析方法、装置、设备及存储介质与流程

本公开涉及信息推荐领域和金融科技领域，尤其涉及一种产品推荐分析方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术：

1、社交网络中个体成员间可建立联系和信息交互，个体间观点的形成和演变更容易受到周围个体间的影响。因此，在对产品推荐过程中，合理在有限的节点上进行广告投放，推动内容演化，从而达到良好的产品推荐效果。

2、在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：采用相关技术进行信息传播的过程中，个体对个体的影响较大，且基于个体间的独立交互，在对产品进行推荐的过程中，推荐效果差。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了一种产品推荐分析方法、装置、设备、介质和程序产品。

2、根据本公开的第一个方面，提供了一种产品推荐分析方法，包括：按照预设时间间隔，在用于模拟产品推荐的预设随机网络中选取一个节点作为检测节点，确定上述检测节点的节点度，其中，上述预设随机网络中的每个节点预先设置有随机阈值；针对当前时刻的上述预设随机网络，根据上述预设随机网络中节点状态为活跃状态的节点数量和上述检测节点的节点度，确定上述检测节点的产品接受度，上述活跃状态表征上述节点接受产品；在上述产品接受度大于或者等于与上述检测节点对应的随机阈值的情况下，将上述检测节点的节点状态更新为活跃状态；在上述预设随机网络中所有节点的节点状态均为活跃状态的情况下，基于在上述预设随机网络中选取上述检测节点的时刻对应的预测产品推荐度生成推荐分析结果，其中，上述预测产品推荐度是根据对上述检测节点的节点状态更新的概率确定的。

3、根据本公开的实施例，上述方法还包括：生成具有预设平均度的预设随机网络，其中，在初始时刻上述预设随机网络的节点中节点状态为活跃状态的比例为预设比例；利用随机函数生成多个随机阈值；将多个随机阈值与上述预设随机网络中的多个节点进行随机匹配，确定每个节点对应的随机阈值。

4、根据本公开的实施例，上述针对当前时刻的上述预设随机网络，根据上述预设随机网络中节点状态为活跃状态的节点数量和上述检测节点的节点度，确定上述检测节点的产品接受度，包括：对上述节点数量和上述检测节点的节点度做商，得到上述接受度。

5、根据本公开的实施例，上述方法还包括：在上述接受度小于上述检测节点对应的随机阈值的情况下，保持上述检测节点的状态为不活跃状态，上述不活跃状态表征上述检测节点不接受上述产品。

6、根据本公开的实施例，上述基于在上述预设随机网络中选取上述检测节点的时刻对应的预测产品推荐度生成推荐分析结果，包括：针对在上述预设随机网络中选取上述检测节点的时刻，根据将上述检测节点的节点状态更新为活跃状态的概率，确定上述预设随机网络中，将所有节点的节点状态由不活跃状态更新为活跃状态的概率；对将所有节点的节点状态更新为活跃状态的概率和上述预设比例求和，得到上述预测产品推荐度；基于在上述预设随机网络中选取上述检测节点的时刻，和与上述时刻对应的上述预测产品推荐度生成上述推荐分析结果。

7、根据本公开的实施例，上述根据将上述检测节点的节点状态更新为活跃状态的概率，确定上述预设随机网络中，将所有节点的节点状态由不活跃状态更新为活跃状态的概率，包括：将上述预设随机网络划分为预设分布的树状结构，得到树状节点结构图；基于上述检测节点的节点度确定上述检测节点在上述树状节点结构图中的位置；基于上述检测节点的节点度，和与上述检测节点连接的邻居节点中节点状态为活跃状态的数量，确定上述邻居节点的活跃概率；基于上述检测节点在上述树状节点结构图中的位置和上述邻居节点的活跃概率，确定将上述检测节点的节点状态更新为活跃状态的概率；基于上述预设分布和将上述检测节点的节点状态更新为活跃状态的概率，生成将所有节点的节点状态更新为活跃状态的概率。

8、根据本公开的实施例，上述确定上述检测节点的节点度，包括：基于上述邻居节点的数量确定上述检测节点的节点度。

9、根据本公开的实施例，上述预设随机网络中的多个节点表征在模拟产品推荐过程中，基于预设推荐途径被推荐上述产品的目标群体。

10、根据本公开的实施例，上述方法还包括：基于上述推荐分析成果对上述预设比例进行调整，得到新的预设比例；基于上述新的预设比例对初始时刻上述预设随机网络中至少一个节点的节点状态进行调整，以得到新的预设随机网络；迭代地从上述新的预设随机网络中选取新的检测节点，以根据上述新的检测节点确定新的推荐分析结果。

11、本公开的第二方面提供了一种产品推荐分析装置，包括：节点选取模块，用于按照预设时间间隔，在用于模拟产品推荐的预设随机网络中选取一个节点作为检测节点，确定上述检测节点的节点度，其中，上述预设随机网络中的每个节点预先设置有随机阈值；接受确定模块，用于针对当前时刻的上述预设随机网络，根据上述预设随机网络中节点状态为活跃状态的节点数量和上述检测节点的节点度，确定上述检测节点的产品接受度，上述活跃状态表征上述节点接受产品；状态更新模块，用于在上述产品接受度大于或者等于与上述检测节点对应的随机阈值的情况下，将上述检测节点的节点状态更新为活跃状态；结果生成模块，用于在上述预设随机网络中所有节点的节点状态均为活跃状态的情况下，基于在上述预设随机网络中选取上述检测节点的时刻对应的预测产品推荐度生成推荐分析结果，其中，上述预测产品推荐度是根据对上述检测节点的节点状态更新的概率确定的。

12、本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。

13、本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。

14、本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

15、根据本公开提供的产品推荐分析方法、装置、设备、介质和程序产品，通过根据预设随机网络中节点状态为活跃状态的节点数量和所述检测节点的节点度，确定所述检测节点的产品接受度。由于在确定产品接受度的过程中，涉及了多个个体间的交互，因此个体对个体的影响较小。在产品接受度大于或者等于与检测节点对应的随机阈值的情况下，将检测节点的节点状态更新为活跃状态，直至预设随机网络中所有节点的节点状态均为活跃状态，从而完成对该产品的推荐分析，并生成推荐分析结果。在推荐分析过程中，通过多个个体间的交互而改变节点的节点状态，使得生成的推荐分析结果更加准确，从而能够提升推荐效果。

技术特征：

1.一种产品推荐分析方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对当前时刻的所述预设随机网络，根据所述预设随机网络中节点状态为活跃状态的节点数量和所述检测节点的节点度，确定所述检测节点的产品接受度，包括：

4.根据权利要求1～3中任一项所述的方法，还包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于在所述预设随机网络中选取所述检测节点的时刻对应的预测产品推荐度生成推荐分析结果，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据将所述检测节点的节点状态更新为活跃状态的概率，确定所述预设随机网络中，将所有节点的节点状态由不活跃状态更新为活跃状态的概率，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述确定所述检测节点的节点度，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预设随机网络中的多个节点表征在模拟产品推荐过程中，基于预设推荐途径被推荐所述产品的目标群体。

9.根据权利要求2所述的方法，还包括：

10.一种产品推荐分析装置，包括：

11.一种电子设备，包括：

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～9中任一项所述的方法。

13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～9中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种产品推荐分析方法、装置、设备及存储介质，可以应用于信息推荐领域和金融科技领域。该方法包括：按照预设时间间隔，在用于模拟产品推荐的预设随机网络中选取一个节点作为检测节点，确定检测节点的节点度；针对当前时刻的预设随机网络，根据预设随机网络中节点状态为活跃状态的节点数量和检测节点的节点度，确定检测节点的产品接受度，活跃状态表征节点接受产品；在产品接受度大于或者等于与检测节点对应的随机阈值的情况下，将检测节点的节点状态更新为活跃状态；在预设随机网络中所有节点的节点状态均为活跃状态的情况下，基于在预设随机网络中选取检测节点的时刻对应的预测产品推荐度生成推荐分析结果。

技术研发人员：邓小敏,刘林新,温泽泉,吴少红
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13