[發明專利]一種基于表示向量的作品標簽推薦方法和系統

有效

• 申請號: 201710469315.4
• 申請日: 2017-06-20
• 公開（公告）號: CN107391577B
• 公開（公告）日: 2020-04-03
• 發明（設計）人: 賈巖濤;蔡朋杉;王元卓;靳小龍;李曼玲;程學旗
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/78;G06F16/735
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 祁建國;梁揮

1.一種基于表示向量的標簽推薦方法，其特征在于，包括：

步驟1，獲取多個作品，每個該作品對應多個標簽、多個關系及多個對象，構建多個包含該作品和該標簽的二元組信息，同時構建包含該作品、該關系及該對象的三元組信息，根據該二元組信息和該三元組信息生成訓練數據集；

步驟2，通過對該訓練數據集進行表示學習，得到各個作品和各類標簽的表示向量，分別稱為作品表示向量和標簽表示向量；

步驟3，通過計算各個該作品表示向量和各類該標簽表示向量之間的距離，從各類標簽中篩選出各個作品的推薦標簽；

其中，步驟1中該訓練數據集生成的具體過程包括：

步驟S101，該訓練數據集包括：該二元組信息、該三元組信息、負例二元組信息和負例三元組信息；其中通過將該二元組信息中的標簽調換為除該標簽外的任意該多個標簽中之一，構建該負例二元組信息，通過將該三元組信息中的關系調換為除該關系外的任意該多個關系中之一，構建負例三元組信息；

該步驟2還包括：

步驟S102，該作品表示向量和該標簽表示向量是通過將該訓練數據集中作品、標簽、關系及對象分別初始化為給定維度的向量，并將該向量輸入損失函數，通過隨機梯度下降法對該損失函數進行迭代表示學習得到的；

該損失函數為：

其中，L為該損失函數，m、t、r、o依次對應作品、標簽、關系及對象的向量，θ₁為該二元組信息，θ₂為該負例二元組信息，θ₃為該三元組信息，θ₄為該負例三元組信息，負例二元組信息(m′,t′)∈θ₂是將(m,t)∈θ₁中的m替換為其他作品m′，或將t替換為其他標簽t′得到的；負例三元組信息(m′,r′,o′)∈θ₄是將(m,r,o)∈θ₃中的m替換為其他作品m′，o替換為其他對象o′，r替換為其他對象r′得到的，[x]₊表示返回x與0兩者中的最大值；||·||表示L₁或L₂范式。

2.根據權利要求1所述的基于表示向量的標簽推薦方法，其特征在于，該步驟3還包括：用戶輸入距離閾值，根據該距離和該距離閾值，將各類標簽中篩選出各個作品的推薦標簽。