[發(fā)明專利]物品推薦方法、裝置及計算機(jī)存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010224857.7
• 申請日: 2020-03-26
• 公開（公告）號: CN113449200B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 吳小飛;浦世亮;姜偉浩;葛挺
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/25;G06F16/36;G06Q30/0601;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京三高永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 謝冬寒

1.一種物品推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

根據(jù)目標(biāo)用戶的物品行為數(shù)據(jù)，通過協(xié)同過濾模型，確定物品集中多個物品的第一預(yù)測評分，每個物品的第一預(yù)測評分用于指示所述目標(biāo)用戶對每個物品的感興趣程度；

根據(jù)所述多個物品的第一預(yù)測評分，從所述多個物品中確定待推薦給所述目標(biāo)用戶的k個第一物品，所述k為正整數(shù)；

根據(jù)所述k個第一物品和知識圖譜向量集，確定所述k個第一物品分別對應(yīng)的第一實(shí)體向量，所述知識圖譜向量集包括知識圖譜中各個實(shí)體的第一實(shí)體向量，所述知識圖譜包括與所述多個物品一一對應(yīng)的多個實(shí)體以及所述多個實(shí)體中兩兩實(shí)體之間的實(shí)體關(guān)系；

根據(jù)所述k個第一物品分別對應(yīng)的第一實(shí)體向量和所述目標(biāo)用戶的物品行為數(shù)據(jù)，確定所述k個第一物品的第二預(yù)測評分；

若所述k個第一物品的第一預(yù)測評分與所述k個第一物品的第二預(yù)測評分之間的均方誤差小于或等于誤差閾值，則將所述k個第一物品推薦給所述目標(biāo)用戶；

若所述k個第一物品的第一預(yù)測評分與所述k個第一物品的第二預(yù)測評分之間的均方誤差大于所述誤差閾值，則啟動交叉學(xué)習(xí)任務(wù)，所述交叉學(xué)習(xí)任務(wù)包括根據(jù)所述k個第一物品的第二預(yù)測評分，對所述協(xié)同過濾模型進(jìn)行更新；

所述知識圖譜包括多個三元組，每個三元組包括頭實(shí)體、尾實(shí)體、以及頭實(shí)體和尾實(shí)體之間的實(shí)體關(guān)系，所述頭實(shí)體和所述尾實(shí)體為所述多個物品中任意兩個物品對應(yīng)的實(shí)體；

所述根據(jù)所述k個第一物品和知識圖譜向量集，確定所述k個第一物品分別對應(yīng)的第一實(shí)體向量之前，還包括：

確定所述知識圖譜包括的多個三元組中各個實(shí)體在實(shí)體空間上的向量表示，以及所述多個三元組中各個實(shí)體關(guān)系在關(guān)系空間上的向量表示，得到所述多個三元組的初始三元組向量，每個三元組的初始三元組向量包括每個三元組中的頭實(shí)體的第二實(shí)體向量、尾實(shí)體的第二實(shí)體向量和實(shí)體關(guān)系的第二關(guān)系向量；通過翻譯模型，對所述多個三元組的初始三元組向量進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述多個三元組的目標(biāo)三元組向量，每個三元組的目標(biāo)三元組向量包括每個三元組中的頭實(shí)體的第一實(shí)體向量、尾實(shí)體的第一實(shí)體向量和實(shí)體關(guān)系的第一關(guān)系向量，且每個三元組中的參考向量與尾實(shí)體的第一實(shí)體向量之間的距離小于距離閾值，所述參考向量是指頭實(shí)體的第一實(shí)體向量和實(shí)體關(guān)系的第一關(guān)系向量的向量和；

所述方法還包括：

在通過所述翻譯模型，對所述多個三元組的初始三元組向量進(jìn)行訓(xùn)練的過程中，若所述多個三元組中存在相似三元組集合，則對于所述相似三元組集合中的至少一個三元組的參考三元組，重新確定所述參考三元組中的頭實(shí)體和尾實(shí)體之間的實(shí)體關(guān)系，得到優(yōu)化實(shí)體關(guān)系，所述參考三元組為所述至少一個三元組中的任一三元組；將所述優(yōu)化實(shí)體關(guān)系，以及所述參考三元組中的頭實(shí)體和尾實(shí)體，確定為所述參考三元組對應(yīng)的優(yōu)化三元組；對所述優(yōu)化實(shí)體關(guān)系進(jìn)行特征提取，得到所述優(yōu)化實(shí)體關(guān)系的優(yōu)化關(guān)系向量；將所述優(yōu)化實(shí)體關(guān)系的優(yōu)化關(guān)系向量，所述參考三元組中的頭實(shí)體的第二實(shí)體向量和尾實(shí)體的第二實(shí)體向量，確定為所述優(yōu)化三元組的初始三元組向量；其中，所述相似三元組集合中的各個三元組的初始三元組向量相同、各個三元組中的頭實(shí)體和實(shí)體關(guān)系對應(yīng)相同且尾實(shí)體之間的差異度大于差異度閾值；通過所述翻譯模型，對至少一個優(yōu)化三元組的初始三元組向量進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述至少一個優(yōu)化三元組的目標(biāo)三元組向量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述k個第一物品分別對應(yīng)的第一實(shí)體向量和所述目標(biāo)用戶的物品行為數(shù)據(jù)，確定所述k個第一物品的第二預(yù)測評分，包括：

根據(jù)所述k個第一物品中兩兩物品對應(yīng)的第一實(shí)體向量之間的相似度，確定所述k個第一物品中兩兩物品的相似度；

根據(jù)所述k個第一物品中兩兩物品的相似度，確定所述k個第一物品的物品相似度矩陣，所述k個第一物品的物品相似度矩陣包括所述k個第一物品中兩兩物品的相似度；

根據(jù)所述k個第一物品的物品相似度矩陣和所述目標(biāo)用戶的物品行為數(shù)據(jù)，確定所述k個第一物品的第二預(yù)測評分。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據(jù)所述目標(biāo)用戶的物品行為數(shù)據(jù)，通過更新后的協(xié)同過濾模型，確定所述多個物品的第三預(yù)測評分；

根據(jù)所述多個物品的第三預(yù)測評分，從所述多個物品中確定待推薦的k個第二物品；

根據(jù)所述k個第二物品，對所述目標(biāo)用戶進(jìn)行物品推薦。