[發(fā)明專利]物品匹配方法和裝置、以及獲取物品匹配模型的方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011253408.1 | 申請日： | 2020-11-11 |
| 公開（公告）號： | CN112330407A | 公開（公告）日： | 2021-02-05 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 陳東東;易津鋒;張伯雷 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀貿(mào)易有限公司 |
| 主分類號： | G06Q30/06 | 分類號： | G06Q30/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中國貿(mào)促會專利商標事務(wù)所有限公司 11038 | 代理人： | 許蓓 |
| 地址： | 100176 北京市大興區(qū)北京經(jīng)濟*** | 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： | 物品 匹配 方法 裝置 以及 獲取 模型 | ||
1.一種物品匹配方法，其特征在于，
獲取預(yù)設(shè)用戶群體的屬性和第一物品的屬性；
根據(jù)所述預(yù)設(shè)用戶群體的屬性和所述第一物品的屬性，確定預(yù)設(shè)用戶群體對第一物品的選擇率；
將選擇率滿足預(yù)設(shè)條件的第一物品確定為與預(yù)設(shè)用戶群體相匹配的物品。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的物品匹配方法，其特征在于，所述確定預(yù)設(shè)用戶群體對第一物品的選擇率包括：
將預(yù)設(shè)用戶群體的屬性和第一物品的屬性輸入到物品匹配模型中，獲取所述物品匹配模型輸出的預(yù)設(shè)用戶群體對第一物品的選擇率；
其中，所述物品匹配模型是利用訓(xùn)練集中的歷史用戶群體的屬性、第二物品的屬性以及所述歷史用戶群體對所述第二物品的真實選擇率，對回歸機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得到的。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的物品匹配方法，其特征在于，
所述歷史用戶群體對所述第二物品的真實選擇率為所述歷史用戶群體中選擇所述第二物品的用戶數(shù)量與所述歷史用戶群體中瀏覽所述第二物品的用戶數(shù)量的比值。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的物品匹配方法，其特征在于，所述對回歸機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得到物品匹配模型包括：
將訓(xùn)練集中的歷史用戶群體的屬性、第二物品的屬性以及所述歷史用戶群體對所述第二物品的真實選擇率輸入回歸機器學(xué)習(xí)模型，使得回歸機器學(xué)習(xí)模型根據(jù)輸入的歷史用戶群體的屬性以及第二物品的屬性，確定所述歷史用戶群體對所述第二物品的預(yù)測選擇率，并根據(jù)所述預(yù)測選擇率和輸入的所述歷史用戶群體對所述第二物品的真實選擇率，確定所述回歸機器學(xué)習(xí)模型的損失，并利用所述損失更新所述回歸機器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)，直到滿足終止條件，訓(xùn)練完成；
將訓(xùn)練完成的回歸機器學(xué)習(xí)模型作為所述物品匹配模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的物品匹配方法，其特征在于，第一物品的屬性包括固有屬性和可定義屬性；
可定義屬性的取值包括一個或多個。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的物品匹配方法，其特征在于，在所述可定義屬性的取值包括多個的情況下，
所述確定預(yù)設(shè)用戶群體對第一物品的選擇率包括：根據(jù)所述預(yù)設(shè)用戶群體的屬性以及第一物品的固有屬性和可定義屬性的第i個取值，1iN，N為可定義屬性的取值的個數(shù)，確定預(yù)設(shè)用戶群體對第一物品的第i個選擇率，預(yù)設(shè)用戶群體對第一物品的第i個選擇率與第一物品的可定義屬性的第i個取值相對應(yīng)；
所述將選擇率滿足預(yù)設(shè)條件的第一物品確定為與預(yù)設(shè)用戶群體相匹配的物品包括：將選擇率滿足預(yù)設(shè)條件的確定為與預(yù)設(shè)用戶群體相匹配的物品。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的物品匹配方法，其特征在于，還包括：
將與預(yù)設(shè)用戶群體相匹配的物品推送給所述預(yù)設(shè)用戶群體；
或者，
將與預(yù)設(shè)用戶群體相匹配的物品及該第一物品的可定義屬性的相應(yīng)取值推送給所述預(yù)設(shè)用戶群體。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的物品匹配方法，其特征在于，
所述第一物品的可定義屬性是可定義屬性預(yù)測模型基于輸入的第一物品的固有屬性輸出得到的；
其中，所述可定義屬性預(yù)測模型是利用訓(xùn)練集中的第二物品的固有屬性和可定義屬性標簽對回歸機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得到的。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的匹配物品匹配方法，其特征在于，對回歸機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得到可定義屬性預(yù)測模型包括：
將訓(xùn)練集中的第二物品的固有屬性和可定義屬性標簽輸入回歸機器學(xué)習(xí)模型，使得回歸機器學(xué)習(xí)模型根據(jù)輸入的訓(xùn)練集中的第二物品的固有屬性，確定第二物品的可定義屬性的預(yù)測值，并根據(jù)第二物品的可定義屬性的預(yù)測值和輸入的第二物品的可定義屬性標簽，確定所述回歸機器學(xué)習(xí)模型的損失，并利用所述損失更新所述回歸機器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)，直到滿足終止條件，訓(xùn)練完成；
將訓(xùn)練完成的回歸機器學(xué)習(xí)模型作為所述可定義屬性預(yù)測模型。
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