[發明專利]一種推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110846408.0
• 申請日: 2021-07-26
• 公開（公告）號: CN113761388A
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 高宸;李勇;李念;金德鵬
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q30/06;G06Q50/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 陳新生

1.一種推薦方法，其特征在于，包括：

將用戶項目社交數據組輸入訓練好的項目推薦模型，得到每個用戶與各個項目的交互預測信息，所述用戶項目社交數據組包括用戶-用戶社交信息、用戶-項目-用戶影響行為信息、用戶-項目交互信息中的至少一項，所述訓練好的項目推薦模型是基于用戶項目社交樣本數據組訓練得到的；

根據所述每個用戶與各個項目的交互預測信息，生成每個用戶的項目推薦信息。

2.根據權利要求1所述的推薦方法，其特征在于，在所述將用戶項目社交數據組輸入訓練好的項目推薦模型之前，所述方法還包括：

基于所述用戶項目社交樣本數據組中的用戶-用戶社交樣本信息，構建用戶社交圖，根據所述用戶社交圖進行用戶興趣嵌入傳播，得到目標興趣表征；

基于所述用戶項目社交樣本數據組中的用戶-項目-用戶影響行為樣本信息，構建用戶項目社交圖，根據所述用戶項目社交圖進行社交影響力嵌入傳播，得到目標社交影響表征。

3.根據權利要求2所述的推薦方法，其特征在于，在所述將用戶項目社交數據組輸入訓練好的項目推薦模型之前，所述方法還包括：

獲取多個用戶-項目交互樣本信息和所述用戶-項目交互樣本信息對應的第一正負樣本標簽，并獲取多個用戶-項目-用戶影響行為樣本信息和所述用戶-項目-用戶影響行為樣本信息對應的第二正負樣本標簽；

將每個所述用戶-項目交互樣本信息和所述第一正負樣本標簽作為一個第一訓練樣本，獲得多個第一訓練樣本；

將每個所述用戶-項目-用戶影響行為樣本信息和所述第二正負樣本標簽作為一個第二訓練樣本，獲得多個第二訓練樣本；

利用所述多個第一訓練樣本和多個第二訓練樣本對預設項目推薦模型進行訓練。

4.根據權利要求3所述的推薦方法，其特征在于，所述利用所述多個第一訓練樣本和多個第二訓練樣本對預設項目推薦模型進行訓練，包括：

基于所述目標興趣表征和所述目標社交影響表征確定所述第一訓練樣本的用戶項目交互預測信息，以根據所述第一訓練樣本的用戶項目交互預測信息和所述第一正負樣本標簽對項目推薦模型的第一損失函數進行優化；

基于所述第二訓練樣本對所述項目推薦模型的第二損失函數進行優化；

交替對所述第一損失函數和所述第二損失函數進行優化，在滿足預設優化條件的情況下，停止訓練，得到訓練好的項目推薦模型。

5.一種推薦裝置，其特征在于，包括：

處理模塊，用于將用戶項目社交數據組輸入訓練好的項目推薦模型，得到每個用戶與各個項目的交互預測信息，所述用戶項目社交數據組包括用戶-用戶社交信息、用戶-項目-用戶影響行為信息、用戶-項目交互信息中的至少一項，所述訓練好的項目推薦模型是基于用戶項目社交樣本數據組訓練得到的；

推薦模塊，用于根據所述每個用戶與各個項目的交互預測信息，生成每個用戶的項目推薦信息。

6.根據權利要求5所述的推薦裝置，其特征在于，所述裝置還包括：嵌入傳播模塊；

所述嵌入傳播模塊用于基于所述用戶項目社交樣本數據組中的用戶-用戶社交樣本信息，構建用戶社交圖，根據所述用戶社交圖進行用戶興趣嵌入傳播，得到目標興趣表征；

基于所述用戶項目社交樣本數據組中的用戶-項目-用戶影響行為樣本信息，構建用戶項目社交圖，根據所述用戶項目社交圖進行社交影響力嵌入傳播，得到目標社交影響表征。

7.根據權利要求6所述的推薦裝置，其特征在于，所述裝置還包括訓練模塊；

所述訓練模塊用于獲取多個用戶-項目交互樣本信息和所述用戶-項目交互樣本信息對應的第一正負樣本標簽，并獲取多個用戶-項目-用戶影響行為樣本信息和所述用戶-項目-用戶影響行為樣本信息對應的第二正負樣本標簽；

將每個所述用戶-項目交互樣本信息和所述第一正負樣本標簽作為一個第一訓練樣本，獲得多個第一訓練樣本；

將每個所述用戶-項目-用戶影響行為樣本信息和所述第二正負樣本標簽作為一個第二訓練樣本，獲得多個第二訓練樣本；

利用所述多個第一訓練樣本和多個第二訓練樣本對預設項目推薦模型進行訓練。