(19)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 202211207266.4 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 广州市匠思元 数字科技有限公司 地址 510000 广东省广州市黄埔区南云五 路11号研发中心C 栋413房 (72)发明人 程福星　蔡海青　赵泓渊　 (74)专利代理 机构 广州金鹏律师事务所 4 4529 专利代理师 周艺 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 一种智慧空间的信息推荐 方法和系统、 装置 及存储介质 (57)摘要 本说明书实施例提供一种智慧空间的信息 推荐方法和系统、 装置及存储介质， 该方法包括： 获取用户对 社区活动的浏览行为； 获取并基于用 户的用户基础信息、 用户的历史活动和浏览行 为， 确定多个候选活动的推荐评分； 基于推荐评 分进行活动推荐； 以及获取活动报名信息 。 权利要求书1页 说明书11页 附图4页 CN 115455301 A 2022.12.09 CN 115455301 A 1.一种智慧 空间的信息推荐方法， 其特 征在于， 包括： 获取用户对社区活动的浏览行为； 获取并基于所述用户的用户基础信息、 所述用户的历史活动和所述浏览行为， 确定多 个候选活动的推荐评分； 基于所述推荐评分进行活动推荐； 以及 获取活动报名信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述活动推荐包括显示所述多个候选活动 中每个候选活动的参考信息和/或显示模拟活动场景， 所述参考信息包括： 已报名用户信 息、 已浏览用户信息、 已收藏用户信息、 正在 浏览用户信息中至少一种； 所述模拟活动场景中包括用户模拟形象， 所述用户模拟形象基于所述用户基础信 息生 成。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述参考信 息还包括所述候选活动的预估 人数， 所述预估人 数通过预估模型预测得到； 所述预估 模型为机器学习模型。 4.根据权利要求1所述的方法， 所述确定多个候选活动的推荐评分包括： 基于所述用户基础信 息、 所述历史活动、 所述浏览行为， 通过推荐模型确定所述多个候 选活动的推荐评分； 所述推荐模型为机器学习模型， 包括深度分支和广 度分支。 5.一种智慧空间的信 息推荐系统， 包括行为获取模块、 评分确定模块、 推荐模块和信 息 获取模块： 所述行为获取模块用于获取用户对社区活动的浏览行为； 所述评分确定模块用于获取并基于所述用户的用户基础信 息、 所述用户的历史活动和 所述浏览行为， 确定多个候选活动的推荐评分； 所述推荐模块用于基于所述推荐评分进行活动推荐； 以及 所述信息获取模块用于获取活动报名信息 。 6.根据权利要求5所述的系统， 其特征在于， 所述推荐模块包括显示所述多个候选活动 中每个候选活动的参考信息和/或显示模拟活动场景， 所述参考信息包括： 已报名用户信 息、 已浏览用户信息、 已收藏用户信息、 正在 浏览用户信息中至少一种； 所述模拟活动场景中包括用户模拟形象， 所述用户模拟形象基于所述用户基础信 息生 成。 7.根据权利要求6所述的系统， 其特征在于， 所述参考信 息还包括所述候选活动的预估 人数， 所述预估人 数通过预估模型预测得到； 所述预估 模型为机器学习模型。 8.根据权利要求5所述的系统， 所述评分确定模块进一 步用于： 基于所述用户基础信 息、 所述历史活动、 所述浏览行为， 通过推荐模型确定所述多个候 选活动的推荐评分； 所述推荐模型为机器学习模型， 包括深度分支和广 度分支。 9.一种计算机可读存储介质， 所述存储介质存储计算机指令， 当所述计算机指令被处 理器执行时实现如权利要求1～4任意 一项所述的方法。 10.一种智慧空间的信息推荐装置， 所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储 器； 所述至少一个存储器用于存储计算机指令； 所述至少一个处理器用于执行所述计算机 指令中的至少部分指令以实现如权利要求1～4中任意 一项所述的方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115455301 A 2一种智慧空间的信息推荐方 法和系统、 装 置及存储介质 技术领域 [0001]本说明书涉及社区管理技术领域， 特别涉及一种智 慧空间的信息推荐方法、 系统 装置和存 储介质。 背景技术 [0002]在实际生活中， 随着集体活动的多样性日渐增多， 用户浏览和了解各类活动的难 度也在不断增加。 同时， 活动管理者也很难准确获取用户的活动喜好， 以组织或向其推荐满 足其需求的活动内容。 [0003]为解决上述问题， 本方案提供了一种智慧高效的结合集体实际情况的信息推荐方 法。 发明内容 [0004]本说明书实施例之一提供智慧空间的信息推荐方法。 所述方法包括： 获取用户对 社区活动的浏览行为； 获取并基于用户的用户基础信息、 用户的历史活动和浏览行为， 确定 多个候选活动的推荐评分； 基于推荐评分进行活动推荐； 以及获取活动报名信息 。 [0005]本说明书实施例之一提供智慧空间的信息推荐系统， 所述系统包括： 获取用户对 社区活动的浏览行为； 获取并基于用户的用户基础信息、 用户的历史活动和浏览行为， 确定 多个候选活动的推荐评分； 基于推荐评分进行活动推荐； 以及获取活动报名信息 。 [0006]本说明书实施例之一提供一种智 慧空间的信息推荐装置， 包括处理器， 所述处理 器用于执 行如上述实施例中任一项所述智慧 空间的信息推荐方法。 [0007]本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质， 所述存储介质存储计算机指 令， 当计算机读取存储介质中的计算机指令后， 计算机执行如上述实施例中任一项所述智 慧空间的信息推荐方法。 附图说明 [0008]本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明， 这些示例性实施例将通过附图进 行详细描述。 这些实施例并非限制性的， 在这些实施例中， 相同的编号表示相同的结构， 其 中： [0009]图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧空间的信息推荐系统的应用场景示意 图； [0010]图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧 空间的信息推荐系统的模块图； [0011]图3是根据本说明书一些实施例所示的智慧空间的信息推荐方法的示例性流程 图； [0012]图4是根据本说明书一些实施例所示的预估人数确定流程的预估模型结构示意 图； [0013]图5是根据本说明书一些实施例所示的推荐模型 结构的示 意图。说　明　书 1/11 页 3 CN 115455301 A 3