[發(fā)明專利]推薦模型生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010610565.7 | 申請日： | 2020-06-30 |
| 公開（公告）號： | CN111767479B | 公開（公告）日： | 2023-06-27 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 劉浩;韓金棟;傅衍杰;熊輝 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/9537 | 分類號： | G06F16/9537;G06Q10/047;G06Q50/30;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京銀龍知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243 | 代理人： | 曹娜 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 推薦 模型 生成 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種推薦模型生成方法，包括：
獲取歷史路線，確定所述歷史路線中的節(jié)點的連貫性表征；
基于所述歷史路線的節(jié)點的連貫性表征，確定所述節(jié)點的權(quán)重值；
基于所述歷史路線的節(jié)點的連貫性以及權(quán)重值，確定歷史路線的路線表征；
基于所述歷史路線的路線表征建立推薦模型；其中，所述推薦模型用于確定候選路線對應(yīng)的推薦概率；
其中，所述確定所述歷史路線中的節(jié)點的連貫性表征，包括以下至少之一：
確定所述歷史路線中每一個路段節(jié)點的前綴路段節(jié)點以及后綴路段節(jié)點；基于所述前綴路段節(jié)點以及后綴路段節(jié)點組成每一個路段節(jié)點的連貫性表征；
確定所述歷史路線中每一個路口節(jié)點的前綴路口節(jié)點以及后綴路口節(jié)點；基于所述前綴路口節(jié)點以及后綴路口節(jié)點組成每一個路口節(jié)點的連貫性表征；
其中，所述基于歷史路線的節(jié)點的連貫性表征，確定所述節(jié)點的權(quán)重值，包括以下至少之一：
基于歷史路線的路口節(jié)點的連貫性表征以及自注意力參數(shù)矩陣，確定所述路口節(jié)點的權(quán)重值；
基于歷史路線的路段節(jié)點的連貫性表征以及自注意力參數(shù)矩陣，確定所述路段節(jié)點的權(quán)重值；
其中，所述基于所述歷史路線的節(jié)點的連貫性以及權(quán)重值，確定歷史路線的路線表征，包括：
基于所述歷史路線的路口節(jié)點的連貫性表征以及對應(yīng)的權(quán)重值進行計算并將計算結(jié)果進行拼接，建立路口序列的表征；基于所述歷史路線的路段節(jié)點的連貫性表征以及對應(yīng)的權(quán)重值進行計算并將計算結(jié)果進行拼接，建立路段序列的表征；
基于所述路口序列的表征以及路段序列的表征進行拼接，得到歷史路線的路線表征。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：
根據(jù)損失函數(shù)的反向傳播對所述推薦模型進行訓(xùn)練；其中，所述損失函數(shù)包括：用于基于表征歷史路線與連貫性表征之間的差異的連貫性損失函數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：
獲取起點以及終點所對應(yīng)的N條候選路線；其中，N為大于等于1的整數(shù)；
基于所述推薦模型確定N條候選路線所對應(yīng)的推薦概率；
基于N條候選路線對應(yīng)的推薦概率進行排序，根據(jù)排序后的候選路線進行路線推薦。
4.一種推薦模型生成裝置，包括：
連貫性處理模塊，用于獲取歷史路線，確定所述歷史路線中的節(jié)點的連貫性表征；
權(quán)重分析模塊，用于基于歷史路線的節(jié)點的連貫性表征，確定所述節(jié)點的權(quán)重值；
路線表征模塊，用于基于所述歷史路線的節(jié)點的連貫性以及權(quán)重值，確定歷史路線的路線表征；
模型建立模塊，用于基于所述歷史路線的路線表征建立推薦模型；其中，所述推薦模型用于確定候選路線對應(yīng)的推薦概率；
其中，所述連貫性處理模塊，用于執(zhí)行以下至少之一：
確定所述歷史路線中每一個路段節(jié)點的前綴路段節(jié)點以及后綴路段節(jié)點；基于所述前綴路段節(jié)點以及后綴路段節(jié)點組成每一個路段節(jié)點的連貫性表征；
確定所述歷史路線中每一個路口節(jié)點的前綴路口節(jié)點以及后綴路口節(jié)點；基于所述前綴路口節(jié)點以及后綴路口節(jié)點組成每一個路口節(jié)點的連貫性表征；
其中，所述權(quán)重分析模塊，用于執(zhí)行以下至少之一：
基于歷史路線的路口節(jié)點的連貫性表征以及自注意力參數(shù)矩陣，確定所述路口節(jié)點的權(quán)重值；
基于歷史路線的路段節(jié)點的連貫性表征以及自注意力參數(shù)矩陣，確定所述路段節(jié)點的權(quán)重值；
其中，所述路線表征模塊，用于基于所述歷史路線的路口節(jié)點的連貫性表征以及對應(yīng)的權(quán)重值進行計算并將計算結(jié)果進行拼接，建立路口序列的表征；基于所述歷史路線的路段節(jié)點的連貫性表征以及對應(yīng)的權(quán)重值進行計算并將計算結(jié)果進行拼接，建立路段序列的表征；基于所述路口序列的表征以及路段序列的表征進行拼接，得到歷史路線的路線表征。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的裝置，其中，所述模型建立模塊，用于根據(jù)損失函數(shù)的反向傳播對所述推薦模型進行訓(xùn)練；其中，所述損失函數(shù)包括：用于基于表征歷史路線與連貫性表征之間的差異的連貫性損失函數(shù)。
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