[發明專利]模型構建方法、數據推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 202010005951.3
• 申請日: 2020-01-03
• 公開（公告）號: CN113076469A
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 張繼海;楊程
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/02;G06Q30/06
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 王柳焜

1.一種模型構建方法，包括：

獲取第一樣本數據集；

構建數據推薦模型的網絡結構；

根據第一樣本數據集對數據推薦模型中的網絡參數進行訓練，直至所述網絡參數收斂，得到所述數據推薦模型；

其中，所述第一樣本數據集包括：

樣本用戶在第一樣本時間段內操控過的多個第一樣本數據的第一樣本特征；所述樣本用戶在第二樣本時間段內操控過的至少一個第二樣本數據的第二樣本特征；多個樣本候選數據的樣本候選特征；所述樣本用戶對樣本候選數據的標注感興趣程度。

2.根據權利要求1所述的方法，所述第一樣本數據集還包括：

所述第二樣本時間段短于所述第一樣本時間段，且所述第二樣本時間段的結束時刻與所述第一樣本時間段的結束時刻之間的距離小于所述第二樣本時間段的結束時刻與所述第一樣本時間段的起始時刻之間的距離。

3.根據權利要求1所述的方法，所述樣本候選數據的獲取方式，包括：

獲取第一樣本數據的數據類型；

在包括多個數據的數據集合中，篩選所述數據類型所對應的數據，作為所述樣本候選數據。

4.根據權利要求1所述的方法，獲取所述樣本用戶對樣本候選數據的標注感興趣程度的方式，包括：

獲取所述樣本用戶在歷史過程中操控所述樣本候選數據的操控方式；根據所述操控方式確定所述樣本用戶對所述樣本候選數據的標注感興趣程度；

或者，

獲取所述樣本用戶在歷史過程中操控與所述樣本候選數據的屬于同一數據類型的數據的操控方式；根據操控同一數據類型的數據的操控方式確定所述樣本用戶對所述樣本候選數據的標注感興趣程度。

5.根據權利要求4所述的方法，操控方式至少包括：

瀏覽、點擊進入詳情頁、收藏、分享、加入購物車、購買、咨詢以及評論。

6.根據權利要求1所述的方法，所述網絡結構包括：

至少一個激活函數、相似度計算層以及歸一化層；

所述激活函數用于對所述第一樣本特征、所述第二樣本特征以及全局樣本特征進行激活處理，得到聚合特征；所述全局樣本特征包括多個第一樣本特征之間的平均特征；

所述相似度計算層用于計算所述聚合特征與所述候選樣本特征之間的特征相似度；

所述歸一化層用于將所述聚合特征與所述候選樣本特征之間的特征相似度轉換所述樣本用戶對所述候選樣本數據感興趣的程度。

7.根據權利要求6所述的方法，所述網絡結構還包括：

第一注意力模塊、第二注意力模塊、時間序列模塊以及行為序列模塊；

所述第一注意力模塊用于根據所述全局樣本特征對所述第一樣本特征進行全局擴展，得到所述第一樣本特征對應的全局擴展特征；

所述時間序列模塊用于將所述多個全局擴展特征按照所述樣本用戶在歷史過程中操控第一樣本數據的操控時刻由晚至早的順序排序，并將多個全局擴展特征按照對應的第一樣本數據的排序的順序聚類，得到多個第一樣本特征集合；

所述行為序列模塊用于將第一樣本特征集合中的全局擴展特征按照所述樣本用戶在歷史過程中操控第一樣本數據的操控方式聚類，得到第一樣本特征集合中的多個操控方式分別對應的第二樣本特征集合；

所述第二注意力模塊用于根據所述第二樣本特征對所述全局擴展特征進行瞬時擴展，得到全局擴展特征對應的瞬時擴展特征。

8.根據權利要求6所述的方法，所述網絡結構還包括：

第一注意力模塊以及第二注意力模塊；

所述第一注意力模塊用于根據所述全局樣本特征對第一樣本特征進行全局擴展，得到第一樣本特征對應的全局擴展特征；

所述第二注意力模塊用于根據所述第二樣本特征對所述全局擴展特征進行瞬時擴展，得到全局擴展特征對應的瞬時擴展特征。

9.根據權利要求6所述的方法，所述網絡結構還包括：

第一注意力模塊；

所述第一注意力模塊用于根據所述全局樣本特征對第一樣本特征進行全局擴展，得到第一樣本特征對應的全局擴展特征。