本发明涉及数据处理，尤其涉及一种兑换商品推荐方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、推荐商品是指根据用户已知兴趣从海量商品中筛选出不同用户喜欢的商品，达到个性化推荐的目的。在一般的商品推荐中，是通过获取用户的浏览记录和购买记录来预测用户的偏好，从而实现商品推荐。
2、而在积分兑换商品的推荐场景中，由于兑换条件限制，积分兑换行为相对于一般的商品购买、浏览行为数据更加稀少，有标签数据更加稀缺，因此目前无法准确地获取用户的兑换偏好，导致推荐兑换商品不准确，无法满足用户需求。
3、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供一种兑换商品推荐方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法准确地获取用户的兑换偏好，导致推荐兑换商品不准确的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种兑换商品推荐方法，所述方法包括以下步骤：
3、根据待推荐的目标用户的用户画像信息构建初始样本；
4、基于所述目标用户的通信社交圈信息构建候选样本；
5、根据所述候选样本和所述初始样本构建目标样本；
6、基于所述目标样本获取所述目标用户的偏好信息，并基于所述偏好信息对所述目标用户进行兑换商品推荐。
7、可选地，所述基于所述目标用户的通信社交圈信息构建候选样本，包括：
8、基于所述目标用户的通信社交圈信息确定与所述目标用户存在通信互动的好友用户，以及与所述好友用户存在通信互动的次生用户；
9、获取所述好友用户和所述次生用户的好友画像信息；
10、基于所述好友画像信息构建候选样本。
11、可选地，所述基于所述目标用户的通信社交圈信息确定与所述目标用户存在通信互动的好友用户，以及与所述好友用户存在通信互动的次生用户，包括：
12、基于所述目标用户的通信社交圈信息确定与所述目标用户存在通信互动的好友用户；
13、获取所述目标用户与各所述好友用户之间的通信亲密度；
14、基于所述通信亲密度判断各所述好友用户是否满足预设亲密条件；
15、基于判断结果确定所述好友用户中的候选用户；
16、确定与所述候选用户存在通信互动的次生用户。
17、可选地，所述基于所述目标样本获取所述目标用户的偏好信息，并基于所述偏好信息对所述目标用户进行兑换商品推荐，包括：
18、将所述目标样本输入至预先构建的目标推荐模型，获取所述目标样本的潜在表示信息；
19、基于所述潜在表示信息获取所述目标用户的偏好信息；
20、基于所述偏好信息对所述目标用户进行兑换商品推荐。
21、可选地，所述将所述目标样本输入至预先构建的目标推荐模型，获取所述目标样本的潜在表示信息之前，还包括：
22、获取待推荐的目标用户的历史商品兑换信息；
23、基于所述历史商品兑换信息对初始训练集进行更新，获得目标训练集；
24、基于所述目标训练集对预先构建的初始推荐模型进行训练，获得目标推荐模型。
25、可选地，所述将所述目标样本输入至预先构建的目标推荐模型，获取所述目标样本的潜在表示信息之前，还包括：
26、获取预设商品兑换周期内的用户兑换数据；
27、基于所述用户兑换数据构建初始训练集；
28、基于所述用户兑换数据获取各用户在预设商品兑换周期内的商品交互信息；
29、基于所述商品交互信息对初始训练集进行更新，获得目标训练集；
30、基于所述目标训练集对预先构建的初始推荐模型进行训练，获得目标推荐模型。
31、可选地，所述根据待推荐的目标用户的用户画像信息构建初始样本之前，还包括：
32、获取待推荐的目标用户的用户身份数据、购物行为数据和通信行为数据；
33、基于所述用户身份数据构建所述目标用户的身份画像；
34、基于所述购物行为数据构建所述目标用户的购物行为画像；
35、基于所述通信行为数据构建所述目标用户的通信行为画像；
36、根据所述身份画像、所述购物行为画像和所述通信行为画像获取所述目标用户的用户画像信息。
37、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种兑换商品推荐装置，所述兑换商品推荐装置包括：
38、初始样本构建模块，用于根据待推荐的目标用户的用户画像信息构建初始样本；
39、候选样本构建模块，用于基于所述目标用户的通信社交圈信息构建候选样本；
40、目标样本构建模块，用于根据所述候选样本和所述初始样本构建目标样本；
41、商品推荐模块，用于基于所述目标样本获取所述目标用户的偏好信息，并基于所述偏好信息对所述目标用户进行兑换商品推荐。
42、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种兑换商品推荐设备，所述兑换商品推荐设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的兑换商品推荐程序，所述兑换商品推荐程序配置为实现如上文所述的兑换商品推荐方法的步骤。
43、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有兑换商品推荐程序，所述兑换商品推荐程序被处理器执行时实现如上文所述的兑换商品推荐方法的步骤。
44、本发明通过根据待推荐的目标用户的用户画像信息构建初始样本，基于所述目标用户的通信社交圈信息构建候选样本，根据所述候选样本和所述初始样本构建目标样本，基于所述目标样本获取所述目标用户的偏好信息，并基于所述偏好信息对所述目标用户进行兑换商品推荐；由于本发明根据待推荐的目标用户的用户画像信息构建初始样本，基于所述目标用户的通信社交圈信息构建候选样本，根据所述候选样本和所述初始样本构建目标样本，从而实现基于候选样本对初始样本进行样本增强，获得准确的目标样本，基于所述目标样本获取所述目标用户的偏好信息，并基于所述偏好信息对所述目标用户进行兑换商品推荐，从而确保推荐的兑换商品满足用户的偏好以及需求，有效地提升了商品推荐的准确性。
1.一种兑换商品推荐方法，其特征在于，所述兑换商品推荐方法包括：
2.如权利要求1所述的兑换商品推荐方法，其特征在于，所述基于所述目标用户的通信社交圈信息构建候选样本，包括：
3.如权利要求2所述的兑换商品推荐方法，其特征在于，所述基于所述目标用户的通信社交圈信息确定与所述目标用户存在通信互动的好友用户，以及与所述好友用户存在通信互动的次生用户，包括：
4.如权利要求1所述的兑换商品推荐方法，其特征在于，所述基于所述目标样本获取所述目标用户的偏好信息，并基于所述偏好信息对所述目标用户进行兑换商品推荐，包括：
5.如权利要求4所述的兑换商品推荐方法，其特征在于，所述将所述目标样本输入至预先构建的目标推荐模型，获取所述目标样本的潜在表示信息之前，还包括：
6.如权利要求4所述的兑换商品推荐方法，其特征在于，所述将所述目标样本输入至预先构建的目标推荐模型，获取所述目标样本的潜在表示信息之前，还包括：
7.如权利要求1所述的兑换商品推荐方法，其特征在于，所述根据待推荐的目标用户的用户画像信息构建初始样本之前，还包括：
8.一种兑换商品推荐装置，其特征在于，所述兑换商品推荐装置包括：
9.一种兑换商品推荐设备，其特征在于，所述兑换商品推荐设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的兑换商品推荐程序，所述兑换商品推荐程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的兑换商品推荐方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有兑换商品推荐程序，所述兑换商品推荐程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的兑换商品推荐方法。
