[發(fā)明專利]商品推薦方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011352471.0
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112288554B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鐘子宏
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q30/0601
• 分類號: G06Q30/0601;G06N3/048;G06N3/084
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 江舟

本發(fā)明公開了一種基于人工智能的商品推薦方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)賬號在目標(biāo)時(shí)間段的目標(biāo)賬號數(shù)據(jù)，目標(biāo)賬號在當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前概率參數(shù)和目標(biāo)賬號在第一時(shí)間段的第一概率參數(shù)，將目標(biāo)賬號數(shù)據(jù)與第一概率參數(shù)、當(dāng)前概率參數(shù)輸入到目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于輸出識別結(jié)果，識別結(jié)果用于指示在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)向目標(biāo)賬號推送目標(biāo)商品的情況下，目標(biāo)賬號點(diǎn)擊目標(biāo)商品的概率；按照識別結(jié)果確定在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)向目標(biāo)賬號推送目標(biāo)商品或者禁止在目標(biāo)時(shí)間段向目標(biāo)賬號推送目標(biāo)商品。本發(fā)明解決了推薦商品準(zhǔn)確度低的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種商品推薦方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置。

背景技術(shù)

現(xiàn)有技術(shù)中，在確定向用戶推送的商品的過程中，通常可以使用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后將用戶數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型給出預(yù)測的結(jié)果，確定是否向用戶推送商品。

然而，上述過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練與使用過程中并沒有考慮多階狀態(tài)轉(zhuǎn)移對預(yù)測結(jié)果的影響，從而造成商品推薦不準(zhǔn)確的問題。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種商品推薦方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置，以至少解決推薦商品準(zhǔn)確度低的技術(shù)問題。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種商品推薦方法，包括：獲取目標(biāo)賬號在目標(biāo)時(shí)間段的目標(biāo)賬號數(shù)據(jù)，上述目標(biāo)賬號在當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前概率參數(shù)和上述目標(biāo)賬號在第一時(shí)間段的第一概率參數(shù)，其中，上述目標(biāo)賬號數(shù)據(jù)中包括上述目標(biāo)賬號的目標(biāo)行為特征和預(yù)向上述目標(biāo)賬號推送的目標(biāo)商品的目標(biāo)商品信息，上述第一時(shí)間段為上述當(dāng)前時(shí)間段之前的一個(gè)時(shí)間段，上述目標(biāo)時(shí)間段為上述當(dāng)前時(shí)間段之后的時(shí)間段，上述第一概率參數(shù)通過上述目標(biāo)賬號在上述第一時(shí)間段的第一賬號數(shù)據(jù)得到，上述當(dāng)前概率參數(shù)通過上述目標(biāo)賬號在上述當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前賬號數(shù)據(jù)得到；將上述目標(biāo)賬號數(shù)據(jù)與上述第一概率參數(shù)、上述當(dāng)前概率參數(shù)輸入到目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，其中，上述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為使用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，上述樣本數(shù)據(jù)包括上述目標(biāo)賬號的第二概率參數(shù)、上述第一概率參數(shù)和上述當(dāng)前賬號數(shù)據(jù)，上述第二概率參數(shù)通過上述目標(biāo)賬號在第二時(shí)間段的第二賬號數(shù)據(jù)得到，上述第二時(shí)間段為上述第一時(shí)間段之前的一個(gè)時(shí)間段，上述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于輸出識別結(jié)果，上述識別結(jié)果用于指示在上述目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)向上述目標(biāo)賬號推送上述目標(biāo)商品的情況下，上述目標(biāo)賬號點(diǎn)擊上述目標(biāo)商品的概率；按照上述識別結(jié)果確定在上述目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)向上述目標(biāo)賬號推送上述目標(biāo)商品或者禁止在上述目標(biāo)時(shí)間段向上述目標(biāo)賬號推送上述目標(biāo)商品。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種商品推薦裝置，包括：第一獲取單元，用于獲取目標(biāo)賬號在目標(biāo)時(shí)間段的目標(biāo)賬號數(shù)據(jù)，上述目標(biāo)賬號在當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前概率參數(shù)和上述目標(biāo)賬號在第一時(shí)間段的第一概率參數(shù)，其中，上述目標(biāo)賬號數(shù)據(jù)中包括上述目標(biāo)賬號的目標(biāo)行為特征和預(yù)向上述目標(biāo)賬號推送的目標(biāo)商品的目標(biāo)商品信息，上述第一時(shí)間段為上述當(dāng)前時(shí)間段之前的一個(gè)時(shí)間段，上述目標(biāo)時(shí)間段為上述當(dāng)前時(shí)間段之后的時(shí)間段，上述第一概率參數(shù)通過上述目標(biāo)賬號在上述第一時(shí)間段的第一賬號數(shù)據(jù)得到，上述當(dāng)前概率參數(shù)通過上述目標(biāo)賬號在上述當(dāng)前時(shí)間段的當(dāng)前賬號數(shù)據(jù)得到；輸入單元，用于將上述目標(biāo)賬號數(shù)據(jù)與上述第一概率參數(shù)、上述當(dāng)前概率參數(shù)輸入到目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，其中，上述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為使用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，上述樣本數(shù)據(jù)包括上述目標(biāo)賬號的第二概率參數(shù)、上述第一概率參數(shù)和上述當(dāng)前賬號數(shù)據(jù)，上述第二概率參數(shù)通過上述目標(biāo)賬號在第二時(shí)間段的第二賬號數(shù)據(jù)得到，上述第二時(shí)間段為上述第一時(shí)間段之前的一個(gè)時(shí)間段，上述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于輸出識別結(jié)果，上述識別結(jié)果用于指示在上述目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)向上述目標(biāo)賬號推送上述目標(biāo)商品的情況下，上述目標(biāo)賬號點(diǎn)擊上述目標(biāo)商品的概率；第一確定單元，用于按照上述識別結(jié)果確定在上述目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)向上述目標(biāo)賬號推送上述目標(biāo)商品或者禁止在上述目標(biāo)時(shí)間段向上述目標(biāo)賬號推送上述目標(biāo)商品。