[發(fā)明專利]一種對(duì)象推薦方法及裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110313551.3
• 申請(qǐng)日: 2021-03-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112907334A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳自強(qiáng);盛雅琪;強(qiáng)小輝;潘勝一;楊杰;梁鈞
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州網(wǎng)易再顧科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/06
• 分類號(hào): G06Q30/06;G06Q10/06;G06F16/28;G06N3/04
• 代理公司: 北京同達(dá)信恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291
• 代理人: 金銀花

1.一種對(duì)象推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取各用戶的用戶標(biāo)識(shí)、各待推薦對(duì)象的對(duì)象信息和所述各用戶與相應(yīng)待推薦對(duì)象的操作行為信息；

將所述各待推薦對(duì)象的對(duì)象信息和所述各用戶的用戶標(biāo)識(shí)作為結(jié)點(diǎn)，并基于所述操作行為信息和所述對(duì)象信息，確定所述結(jié)點(diǎn)間的關(guān)系，建立網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)圖；并按照預(yù)先配置的各類結(jié)點(diǎn)游走路徑，遍歷所述網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)圖，獲取所述各類結(jié)點(diǎn)游走路徑對(duì)應(yīng)的游走結(jié)點(diǎn)序列；

將獲取的游走結(jié)點(diǎn)序列輸入Skip-gram模型，獲取目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的嵌入向量和所述各待推薦對(duì)象對(duì)應(yīng)的嵌入向量；所述目標(biāo)用戶為所述各用戶中的任一用戶；

基于所述目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的嵌入向量和所述各待推薦對(duì)象對(duì)應(yīng)的嵌入向量間的關(guān)聯(lián)度，或者，基于所述各待推薦對(duì)象對(duì)應(yīng)的嵌入向量間的關(guān)聯(lián)度，確定所述目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的目標(biāo)推薦對(duì)象。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述各待推薦對(duì)象包括未被所述各用戶操作的新待推薦對(duì)象和被所述各用戶操作的歷史待推薦對(duì)象；

所述各用戶與相應(yīng)待推薦對(duì)象的操作行為信息為所述各用戶對(duì)所述歷史對(duì)象進(jìn)行操作的操作行為信息。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)象信息包括對(duì)象標(biāo)識(shí)、對(duì)象的各屬性信息、文本描述信息和圖像特征信息；

將所述各待推薦對(duì)象的對(duì)象信息和所述各用戶的用戶標(biāo)識(shí)作為結(jié)點(diǎn)，并基于所述操作行為信息和所述對(duì)象信息，確定相鄰結(jié)點(diǎn)間的關(guān)系，建立網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)圖，包括：

獲取所述各待推薦對(duì)象的文本描述信息中的文本實(shí)體信息，以及獲取所述各待推薦對(duì)象的圖像特征信息對(duì)應(yīng)的圖像特征向量；

將所述各待推薦對(duì)象的對(duì)象標(biāo)識(shí)確定為對(duì)象結(jié)點(diǎn)、相應(yīng)待推薦對(duì)象的各屬性信息確定為相應(yīng)的屬性結(jié)點(diǎn)、相應(yīng)待推薦對(duì)象的文本實(shí)體信息確定為實(shí)體結(jié)點(diǎn)，以及將所述各用戶的用戶標(biāo)識(shí)確定為用戶結(jié)點(diǎn)；

將所述各用戶對(duì)應(yīng)的操作行為信息與相應(yīng)待推薦對(duì)象間的操作關(guān)系，確定為所述用戶結(jié)點(diǎn)與所述對(duì)象結(jié)點(diǎn)間的邊；

將所述各待推薦對(duì)象與各屬性信息間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定為所述對(duì)象結(jié)點(diǎn)與所述屬性結(jié)點(diǎn)間的邊；

將所述各待推薦對(duì)象與各文本實(shí)體信息間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定為所述對(duì)象結(jié)點(diǎn)與所述實(shí)體結(jié)點(diǎn)間的邊；

將所述各待推薦對(duì)象對(duì)應(yīng)的圖像特征向量間的相似關(guān)系，確定為相應(yīng)兩個(gè)對(duì)象結(jié)點(diǎn)間的邊；

基于所述對(duì)象結(jié)點(diǎn)、所述屬性結(jié)點(diǎn)、所述實(shí)體結(jié)點(diǎn)、所述用戶結(jié)點(diǎn)，以及相應(yīng)結(jié)點(diǎn)間的邊，建立網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)圖。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，獲取所述各待推薦對(duì)象的文本描述信息中的文本實(shí)體信息，包括：

采用預(yù)設(shè)的自然語(yǔ)言模型，對(duì)所述各待推薦對(duì)象的文本描述信息進(jìn)行文本實(shí)體提取，獲取相應(yīng)待推薦對(duì)象的文本實(shí)體信息。

5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，獲取所述各待推薦對(duì)象的圖像特征信息對(duì)應(yīng)的圖像特征向量，包括：

采用預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)所述各待推薦對(duì)象的圖像特征信息進(jìn)行卷積運(yùn)算，獲取所述各待推薦對(duì)象的圖像特征信息對(duì)應(yīng)的圖像特征向量。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將獲取的游走結(jié)點(diǎn)序列輸入Skip-gram模型，獲取目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的嵌入向量和所述各待推薦對(duì)象對(duì)應(yīng)的嵌入向量包括：

針對(duì)每個(gè)游走結(jié)點(diǎn)序列，按照所述游走結(jié)點(diǎn)序列中的結(jié)點(diǎn)順序，將當(dāng)前結(jié)點(diǎn)與所述當(dāng)前結(jié)點(diǎn)相鄰的預(yù)設(shè)結(jié)點(diǎn)數(shù)范圍內(nèi)的任一結(jié)點(diǎn)的組合確定為一個(gè)訓(xùn)練樣本；所述當(dāng)前結(jié)點(diǎn)為所述游走結(jié)點(diǎn)序列中的任一結(jié)點(diǎn)；

將所述游走結(jié)點(diǎn)序列對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本輸入所述Skip-gram模型的輸入層，通過(guò)所述輸入層，得到所述訓(xùn)練樣本中當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的編碼向量與相鄰結(jié)點(diǎn)的編碼向量；

通過(guò)所述Skip-gram模型的嵌入層，得到相應(yīng)結(jié)點(diǎn)的編碼向量對(duì)應(yīng)的嵌入向量；

通過(guò)所述Skip-gram模型的隱含層，得到相應(yīng)結(jié)點(diǎn)的嵌入向量對(duì)應(yīng)的隱含層向量；

通過(guò)所述Skip-gram模型的輸出層，得到相應(yīng)結(jié)點(diǎn)的隱含層向量對(duì)應(yīng)的該結(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值；

基于所述相鄰結(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)的輸出向量和相應(yīng)結(jié)點(diǎn)在所述輸入層的編碼向量間的誤差值，對(duì)所述Skip-gram模型進(jìn)行迭代處理，且在達(dá)到預(yù)設(shè)迭代目標(biāo)時(shí)，獲取目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的嵌入向量和所述各待推薦對(duì)象對(duì)應(yīng)的嵌入向量。