[發明專利]一種興趣點召回方法、裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110600169.0
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113326450A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 陳浩;張澍;黃際洲
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9537
• 分類號: G06F16/9537;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

1.一種興趣點召回方法，包括：

對用戶的至少兩種維度的用戶特征進行特征交叉處理，得到用戶的用戶向量表示；

從預先確定的候選興趣點的POI向量表示中，確定與所述用戶的用戶向量表示相匹配的目標興趣點的POI向量表示；其中，所述候選興趣點的POI向量表示通過對候選興趣點的至少兩種維度的POI特征進行交叉處理得到；

根據目標興趣點的POI向量表示，召回目標興趣點。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，對用戶的至少兩種維度的用戶特征進行特征交叉處理，得到用戶的用戶向量表示，包括：

將用戶的至少兩種維度用戶特征輸入用戶與興趣點模型的用戶子模型中；其中，所述用戶特征包括用戶所處的場景、所處的空間網格、畫像特征、長期興趣特征和短期興趣特征中的至少一個；

通過所述用戶子模型中的用戶特征交叉子網絡，對所述至少兩種維度用戶特征進行交叉處理，得到用戶的用戶向量表示。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，預先確定候選興趣點的POI向量表示，包括：

將候選興趣點的至少兩種維度POI特征輸入用戶與興趣點模型的POI子模型中；其中，所述興趣點特征包括興趣點屬性標簽、興趣點ID、興趣點所屬空間網格和興趣點熱度；

通過所述POI子模型中的POI特征交叉子網絡，對所述至少兩種維度POI特征進行交叉處理，得到候選興趣點的POI向量表示。

4.根據權利要求2或3所述的方法，用戶與興趣點模型的訓練過程包括：

根據用戶的點擊興趣點的歷史數據，確定初始訓練樣本；

根據所述用戶的用戶特征、興趣點特征、初始訓練樣本，構建帶有用戶特征和興趣點特征的目標訓練樣本；

利用所述目標訓練樣本，訓練用戶與興趣點模型。

5.根據權利要求4所述的方法，在利用所述目標訓練樣本，訓練用戶與興趣點模型之前，所述方法還包括：

構造空間網格與興趣點ID的樣本，并生成空間網格特征向量和興趣點ID特征向量；

利用所述目標訓練樣本，訓練用戶與興趣點模型，包括：

利用所述目標訓練樣本，結合所述空間網格特征向量和興趣點ID特征向量，訓練用戶與興趣點模型。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，從預先確定的候選興趣點的POI向量表示中，確定與所述用戶的用戶向量表示相匹配的目標興趣點的POI向量表示，包括：

基于近似最近鄰查找方式，從預先確定的候選興趣點的POI向量表示中，確定與所述用戶的用戶向量表示相匹配的目標興趣點的POI向量表示。

7.一種興趣點召回裝置，包括：

第一計算模塊，用于對用戶的至少兩種維度的用戶特征進行特征交叉處理，得到用戶的用戶向量表示；

匹配模塊，用于從預先確定的候選興趣點的POI向量表示中，確定與所述用戶的用戶向量表示相匹配的目標興趣點的POI向量表示；其中，所述候選興趣點的POI向量表示通過對候選興趣點的至少兩種維度的POI特征進行交叉處理得到；

召回模塊，用于根據目標興趣點的POI向量表示，召回目標興趣點。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述第一計算模塊包括：

輸入單元，用于將用戶的至少兩種維度用戶特征輸入用戶與興趣點模型的用戶子模型中；其中，所述用戶特征包括用戶所處的場景、所處的空間網格、畫像特征、長期興趣特征和短期興趣特征中的至少一個；

計算單元，用于通過所述用戶子模型中的用戶特征交叉子網絡，對所述至少兩種維度用戶特征進行交叉處理，得到用戶的用戶向量表示。