[發(fā)明專利]信息處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110475122.6
• 申請(qǐng)日: 2021-04-29
• 公開（公告）號(hào): CN113139834A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 裴英瑞;張萬(wàn)書;金林榮;李森;肖智鵬;施文祥;殷威;徐昊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06Q30/06;G06F16/9535
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種信息處理方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)用戶的用戶標(biāo)簽，并確定與所述用戶標(biāo)簽匹配的物品推薦信息，得到候選推薦信息；

將所述用戶標(biāo)簽輸入向量化模型進(jìn)行向量化處理，得到用戶向量，所述向量化模型基于樣本用戶的歷史操作數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到；

在所述候選推薦信息對(duì)應(yīng)的物品編碼的編碼向量中檢索與所述用戶向量匹配的編碼向量，得到目標(biāo)編碼向量，所述候選推薦信息對(duì)應(yīng)的物品編碼的編碼向量通過將所述候選推薦信息對(duì)應(yīng)的物品編碼輸入所述向量化模型進(jìn)行向量化處理得到；

根據(jù)所述目標(biāo)編碼向量對(duì)應(yīng)的目標(biāo)物品編碼獲取目標(biāo)推薦信息，并將所述目標(biāo)推薦信息作為針對(duì)所述目標(biāo)用戶的召回信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息處理方法，其特征在于，所述向量化模型通過如下方式訓(xùn)練得到：

根據(jù)所述歷史操作數(shù)據(jù)建立樣本用戶和物品編碼的關(guān)聯(lián)圖，并對(duì)所述關(guān)聯(lián)圖中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)賦予向量；

從所述關(guān)聯(lián)圖中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，并通過聚合函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)的向量進(jìn)行聚合，生成所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的向量；

根據(jù)所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的向量計(jì)算樣本預(yù)測(cè)標(biāo)簽；

通過損失函數(shù)對(duì)所述樣本預(yù)測(cè)標(biāo)簽和樣本預(yù)設(shè)標(biāo)簽進(jìn)行損失計(jì)算，得到損失值；

根據(jù)所述損失值反向優(yōu)化所述聚合函數(shù)的參數(shù)和所述各個(gè)節(jié)點(diǎn)的向量，得到所述向量化模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的信息處理方法，其特征在于，所述根據(jù)所述歷史操作數(shù)據(jù)建立樣本用戶和物品編碼的關(guān)聯(lián)圖，包括：

將樣本用戶作為用戶節(jié)點(diǎn)，將物品編碼作為編碼節(jié)點(diǎn)，根據(jù)所述歷史操作數(shù)據(jù)確定關(guān)聯(lián)的用戶節(jié)點(diǎn)和編碼節(jié)點(diǎn)，所述關(guān)聯(lián)的用戶節(jié)點(diǎn)和編碼節(jié)點(diǎn)為對(duì)應(yīng)的樣本用戶和物品編碼之間存在操作關(guān)系的節(jié)點(diǎn)；

將所述關(guān)聯(lián)的用戶節(jié)點(diǎn)和編碼節(jié)點(diǎn)連接起來，形成所述關(guān)聯(lián)圖。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的信息處理方法，其特征在于，所述通過聚合函數(shù)對(duì)所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)的向量進(jìn)行聚合，生成所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的向量，包括：

通過所述聚合函數(shù)將所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的二跳鄰居節(jié)點(diǎn)的向量進(jìn)行聚合，生成所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)的向量；

通過所述聚合函數(shù)將所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)的向量進(jìn)行聚合，生成所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的信息處理方法，其特征在于，所述樣本預(yù)設(shè)標(biāo)簽通過如下方式得到：

建立樣本集，所述樣本集中的每個(gè)樣本包括樣本用戶和物品編碼；

針對(duì)每個(gè)所述樣本，根據(jù)所述歷史操作數(shù)據(jù)確定所述樣本中的樣本用戶與物品編碼之間是否存在操作關(guān)系；

如果所述樣本中的樣本用戶與物品編碼之間存在操作關(guān)系，則將所述樣本賦予第一標(biāo)簽值，如果所述樣本中的樣本用戶與物品編碼之間不存在操作關(guān)系，則將所述樣本賦予第二標(biāo)簽值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的信息處理方法，其特征在于，所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)包括用戶節(jié)點(diǎn)和編碼節(jié)點(diǎn)，所述根據(jù)所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的向量計(jì)算樣本預(yù)測(cè)標(biāo)簽，包括：

根據(jù)所述第一標(biāo)簽值和所述第二標(biāo)簽值確定映射區(qū)間；

計(jì)算所述目標(biāo)節(jié)點(diǎn)中的用戶節(jié)點(diǎn)和編碼節(jié)點(diǎn)的向量相似度，將計(jì)算得到的相似度值映射至所述映射區(qū)間，得到所述樣本預(yù)測(cè)標(biāo)簽。

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一所述的信息處理方法，其特征在于，所述在所述候選推薦信息對(duì)應(yīng)的物品編碼的編碼向量中檢索與所述用戶向量匹配的編碼向量，得到目標(biāo)編碼向量，包括：

根據(jù)所述候選推薦信息對(duì)應(yīng)的物品編碼的編碼向量構(gòu)建向量樹；

在所述向量樹上檢索與所述用戶向量匹配的編碼向量，得到所述目標(biāo)編碼向量。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的信息處理方法，其特征在于，所述根據(jù)所述候選推薦信息對(duì)應(yīng)的物品編碼的編碼向量構(gòu)建向量樹，包括：

將所述候選推薦信息對(duì)應(yīng)的物品編碼的編碼向量作為一簇整體，采用K均值聚類算法將所述一簇整體劃分成兩個(gè)簇；

將當(dāng)前得到的兩個(gè)簇中密集程度較低的簇繼續(xù)劃分并重復(fù)當(dāng)前步驟，直至滿足預(yù)設(shè)終止條件時(shí)停止劃分；

將得到的所有簇作為樹節(jié)點(diǎn)建立二叉樹，得到所述向量樹。