[發明專利]物品推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011430652.0
• 申請日: 2020-12-07
• 公開（公告）號: CN112579889B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發明（設計）人: 劉昊;王文華;肖欣延
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9536;G06F40/289;G06F40/30;G06Q50/00
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理有限公司 11412
• 代理人: 谷春靜

本申請公開了物品推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及自然語言處理、深度學習及智能推薦等人工智能領域，其中的方法可包括：在冷啟動場景下，當需要利用基于物品的協同過濾算法進行物品推薦時，分別獲取待推薦物品集中的各物品的語義特征信息；根據語義特征信息，分別獲取每兩個不同物品之間的相似度；根據獲取到的相似度生成待推薦物品集對應的第一物品相似度表；根據第一物品相似度表進行物品推薦。應用本申請所述方案，解決了冷啟動場景下的物品推薦問題，確保了冷啟動場景下的推薦效果等。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，特別涉及自然語言處理、深度學習及智能推薦等領域的物品推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

推薦系統作為一種信息過濾的重要手段，是當前解決信息超載問題的有效方法之一，是面向用戶的互聯網產品的核心技術。

常見的推薦算法包括協同過濾算法、基于內容的推算算法等。協同過濾算法簡單來說就是利用興趣相投的原理進行推薦，又可進一步分為兩類，一類是基于物品(item)的協同過濾算法，另一類是基于用戶的協同過濾算法。

其中，基于物品的協同過濾算法中，需要獲取物品相似度表。而目前的實現方式中，需要依賴于用戶點擊日志來計算物品之間的相關性，從而得到物品相似度表。這樣，在冷啟動場景下，當用戶點擊日志很少甚至完全不存在的情況下，則無法獲取到物品相似度表，從而無法進行有效的推薦等。

發明內容

本申請提供了物品推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質。

一種物品推薦方法，包括：

在冷啟動場景下，當需要利用基于物品的協同過濾算法進行物品推薦時，分別獲取待推薦物品集中的各物品的語義特征信息；

根據所述語義特征信息，分別獲取每兩個不同物品之間的相似度；

根據獲取到的相似度生成所述待推薦物品集對應的第一物品相似度表；

根據所述第一物品相似度表進行物品推薦。

一種物品推薦裝置，包括：第一獲取模塊、第二獲取模塊、生成模塊以及推薦模塊；

所述第一獲取模塊，用于在冷啟動場景下，當需要利用基于物品的協同過濾算法進行物品推薦時，分別獲取待推薦物品集中的各物品的語義特征信息；

所述第二獲取模塊，用于根據所述語義特征信息，分別獲取每兩個不同物品之間的相似度；

所述生成模塊，用于根據獲取到的相似度生成所述待推薦物品集對應的第一物品相似度表；

所述推薦模塊，用于根據所述第一物品相似度表進行物品推薦。

一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行如以上所述的方法。

一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，所述計算機指令用于使計算機執行如以上所述的方法。

一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現如以上所述的方法。

上述申請中的一個實施例具有如下優點或有益效果：在冷啟動場景下，可分別獲取各物品的語義特征信息，并可根據獲取到的語義特征信息獲取不同物品間的相似度并生成物品相似度表，進而可根據物品相似度表進行物品推薦，從而解決了冷啟動場景下的物品推薦問題，確保了冷啟動場景下的推薦效果等。