(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 202111665405.3 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街31号 (72)发明人 郝艳飞　张妍　张庆贺　 (74)专利代理 机构 北京律智知识产权代理有限 公司 11438 代理人 孙宝海　李建忠 (51)Int.Cl. G06F 16/957(2019.01) G06F 16/435(2019.01) G06F 16/45(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 用于资源推荐的方法及 装置、 存储介质及电 子设备 (57)摘要 本公开提供了一种用于 资源推荐的方法、 装 置、 电子设备及存储介质。 该方法包括： 接收客户 端发送的目标用户对目标资源的资源获取请求； 当目标资源未存储于边缘缓存服务器的资源数 据库中时， 获取目标用户的历史浏览数据、 目标 资源的资源属性数据， 以及资源 数据库中已存储 的缓存资源的资源属性数据； 基于历史浏览数 据、 目标资源的资源属性数据和缓存资源的资源 属性数据， 构建用户体验效用优化问题的目标函 数和约束条件， 在约束条件下对目标函数进行求 解， 以从缓存资源中选出目标推荐资源； 根据目 标推荐资源生成资源推荐集合， 进而将资源推荐 集合发送至客户端。 该方法可以在未找到用户所 请求的资源时， 基于用户 习惯为其推荐资源， 优 化用户体验。 权利要求书3页 说明书13页 附图5页 CN 114329280 A 2022.04.12 CN 114329280 A 1.一种用于资源推荐的方法， 其特 征在于， 所述方法应用于边 缘缓存服 务器， 包括： 接收客户端发送的目标用户对目标资源的资源获取请求； 当所述目标资源未存储于所述边缘缓存服务器的资源数据库中时， 获取所述目标用户 的历史浏览数据、 所述 目标资源的资源属 性数据， 以及所述资源数据库中已存储的缓存资 源的资源属性数据； 基于所述历史浏 览数据、 所述目标资源的资源属性数据和所述缓存资源的资源属性数 据， 构建用户体验效用优化问题的目标函数和约束条件， 在所述约束条件下对所述 目标函 数进行求 解， 以从所述缓存资源中选出目标推荐资源； 根据所述目标推荐资源生成资源推荐集合， 进而将所述资源推荐集合发送至所述客户 端。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述目标用户的历史浏览数据、 所述目标资源的资源属性数据， 以及所述资源数据库中已存储的缓存资源的资源属性数据 的步骤， 包括： 获取所述目标用户在预设时段内浏 览的历史资源集合； 根据所述历史资源集合中各历 史资源的类型信息确定所述历史浏览数据； 获取所述目标资源的评分信 息， 根据所述目标资源的评分信 息确定所述目标资源的资 源属性数据； 获取所述缓存资源的评分信 息和类型信 息， 根据所述缓存资源的评分信 息和类型信 息 确定所述缓存资源的资源属性数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述目标函数的优化变量是从缓存资源中 选出的待推荐资源； 所述基于所述历史浏 览数据、 所述目标资源的资源属性数据和所述缓存资源的资源属 性数据， 构建用户体验效用优化问题的目标函数和约束条件， 在所述约束条件下对所述 目 标函数进行求 解， 以从缓存资源中选出目标推荐资源的步骤， 包括： 根据所述历史浏 览数据和所述缓存资源的资源属性数据构建用户偏好相关性函数， 所 述用户偏好相关性函数用于表征所述历史浏览数据和所述待推荐资源在类型维度的相关 性； 根据所述目标资源的资源属性数据和所述缓存资源的资源属性数据构建资源评分相 关性函数， 所述资源评 分相关性函数用于表征所述目标资源和所述待推荐资源在评 分维度 的相关性； 根据所述缓存资源的资源属性数据构建推荐类型多样性函数， 所述推荐类型多样性函 数用于表征 所述待推荐资源在类型维度的多样性； 根据所述用户偏好相关性函数、 所述资源评分相关性函数和所述推荐类型多样性函数 构建所述用户体验效用函数； 将所述用户体验效用函数最大作为所述目标函数， 并获取所述待推荐资源的数量阈值 以确定所述约束条件； 在满足所述约束条件的情况下基于所述目标函数获得所述优化变量的解集， 进而根据 所述解集确定所述目标推荐资源。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述历史浏 览数据和所述缓存资权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114329280 A 2源的资源属性数据构建用户偏好相关性 函数的步骤， 包括： 根据所述历史浏览数据中各历史资源的类型信息确定所述历史浏览数据的第一类型 特征； 根据所述缓存资源的资源属性数据中的类型信息确定所述待推荐资源所构成的集合 的第二类型 特征； 根据所述第 一类型特征和所述第 二类型特征， 基于向量距离算法确定所述历史浏览数 据和所述待推荐资源在类型维度的向量距离表达式； 根据所述向量距离表达式确定所述历史浏览数据和所述待推荐资源的用户偏好相关 性函数。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标资源的资源属性数据和 所述缓存资源的资源属性数据构建 资源评分相关性 函数的步骤， 包括： 根据所述目标资源的资源属性数据中的评分信息确定所述目标资源的评分特 征； 根据所述缓存资源的资源属性数据中的评分信息确定各待推荐资源的评分特 征； 根据所述目标资源的评分特征和所述各待推荐资源的评分特征， 基于相似度算法确定 所述目标资源与各待推荐资源在评分维度的相似度表达式； 根据所有相似度表达式确定所述资源评分相关性 函数。 6.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述缓存资源的资源属性数据构 建推荐类型多样性 函数的步骤， 包括： 根据所述缓存资源的资源属性数据中的类型信 息， 确定所述待推荐资源所构 成的集合 对应的类型 数量； 获取预设置的资源类型总数， 进而根据所述类型数量和所述资源类型总数确定所述推 荐类型多样性 函数。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 还包括： 当所述目标资源存储于所述边缘 缓存服务器的资源数据库中时， 根据所述目标资源生成所述资源推荐列表。 8.一种用于资源缓存的方法， 其特征在于， 所述方法应用于边缘缓存服务器集群， 包 括： 确定边缘缓存服 务器集群中各边 缘缓存服 务器对应的用户群； 获取所述用户群的类型偏好信息、 源服 务器中各资源的资源属性数据； 基于所述类型偏好信 息和所述各资源的资源属性数据， 确定所述用户群中各用户请求 资源后生成的资源推荐集合以及所述资源推荐集合相 应的用户体验效用函数； 其中， 所述 资源推荐集合是所述边缘缓存服务器集群中的一个边缘缓存服务器生成的； 所述资源推荐 集合是根据权利要求1至7任一项所述的用于资源推荐的方法确定的； 获取各边缘缓存服务器之间的第 一传输时延、 各边缘缓存服务器与资源的源服务器之 间的第二传输时延； 基于所述第一传输时延、 所述第二传输时延、 所述资源推荐集合以及所述资源推荐集 合相应的用户体验效用函数， 构建总传输时延优化问题的时延目标函数和时延优化约束 条 件， 在所述时延优化约束条件下对所述时延目标函数进行求解， 以确定各边缘缓存服务器 中的待存 储资源。 9.一种用于资源推荐的装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114329280 A 3