[發明專利]內容推薦方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110736636.2
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113505214A
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發明（設計）人: 陳嘉真;徐凱波
• 申請（專利權）人: 北京明略軟件系統有限公司
• 主分類號: G06F16/335
• 分類號: G06F16/335;G06F16/35;G06F16/36
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 曾軍;吳雪

1.一種內容推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

對用戶知識圖譜中各個特征節點進行無監督學習，得到各個特征節點對應的表示向量，其中，所述特征節點為用戶節點或物料節點；

根據所述用戶知識圖譜中各個特征節點對應的表示向量，確定目標對象對應的目標向量以及待預測物料對應的待預測向量；

確定所述目標向量與所述待預測向量之間的匹配度；

將所述匹配度滿足推薦條件的待預測物料對應的推送內容，推送至所述目標對象對應的終端。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對用戶知識圖譜中各個特征節點進行無監督學習，得到各個特征節點對應的表示向量，包括：

根據所述用戶知識圖譜中各個特征節點，確定節點特征矩陣和所述節點特征矩陣對應的鄰接矩陣，其中，所述節點特征矩陣包含各個所述特征節點對應的初始向量；

對所述節點特征矩陣進行隨機變換，得到負例特征矩陣；

根據所述負例特征矩陣和所述鄰接矩陣，調節所述節點特征矩陣中各個特征節點對應的初始向量，得到各個特征節點對應的表示向量。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述負例特征矩陣和所述鄰接矩陣，調節所述節點特征矩陣中各個特征節點對應的初始向量，得到各個特征節點對應的表示向量，包括：

對所述節點特征矩陣和所述鄰接矩陣進行編碼處理，得到第一隱式矩陣；

對所述負例特征矩陣和所述鄰接矩陣進行編碼處理，得到第二隱式矩陣；

根據所述第一隱式矩陣和所述第二隱式矩陣，確定損失函數的熵；

根據所述損失函數的熵調節所述特征節點對應的初始向量；

在所述損失函數的熵符合預設條件的情況下，確定各個所述特征節點對應的表示向量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述用戶知識圖譜中各個特征節點對應的表示向量，確定目標對象對應的目標向量，包括：

在所述用戶知識圖譜中，將所述目標對象相匹配的特征節點作為中心節點；

將與所述中心節點存在鄰接關系的特征節點作為相鄰節點；

獲取所述目標對象以及所述相鄰節點對應的表示向量；

對各個所述相鄰節點對應的表示向量進行加權聚合，得到鄰域向量；

根據所述目標對象對應的表示向量和所述鄰域向量，確定所述目標對象對應的目標向量。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對各個所述相鄰節點對應的表示向量進行加權聚合，得到鄰域向量，包括：

根據所述中心節點與所述相鄰節點之間的關系，確定所述中心節點與所述相鄰節點之間的相似度，其中，所述中心節點與所述相鄰節點之間的相似度，作為所述相鄰節點對應的權重；

按照各個所述相鄰節點對應的權重，對各個所述相鄰節點對應的表示向量進行加權求和，得到所述鄰域向量。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標對象對應的表示向量和所述鄰域向量，確定所述目標對象對應的目標向量，包括：

將所述目標對象對應的表示向量與所述鄰域向量的和，作為激活函數的輸入參數，得到輸出向量，其中，所述輸出向量作為所述目標對象對應的目標向量。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標向量與所述待預測向量之間的匹配度，包括：

將所述目標向量和所述待預測向量作為輸入參數，輸入至預設推薦模型中，得到所述目標向量與所述待預測向量之間的匹配度。