[發明專利]一種基于多平臺用戶數據的定制化推薦方法及推薦系統

在審

• 申請號: 202111147286.2
• 申請日: 2021-09-29
• 公開（公告）號: CN113850649A
• 公開（公告）日: 2021-12-28
• 發明（設計）人: 韓眾和;張源奔;李軍;李峰;王洋;郭巖;謝輝平
• 申請（專利權）人: 中國科學院空天信息創新研究院
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q30/02;G06F16/9535
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 樊曉

1.一種基于多平臺用戶數據的定制化推薦方法，包括：

采集多個平臺中的用戶數據；

根據所述用戶數據，構建多平臺用戶畫像，其中，所述多平臺用戶畫像包括用戶行為信息和用戶屬性信息；

根據所述多平臺用戶畫像，構建包含時間度量的用戶行為評價模型，其中，所述用戶行為評價模型用于計算用戶對實體的喜好值；

根據所述用戶行為評價模型的計算結果，構建多平臺召回策略，其中，所述多平臺召回策略包括多模態實體映射召回方法和多平臺行為融合召回方法；

根據所述多平臺召回策略的輸出結果，利用排序模型獲得推薦結果；

將所述推薦結果反饋給所述用戶；

根據所述用戶的反饋結果，輸出定制化推薦結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據所述用戶數據，構建多平臺用戶畫像包括：

對所述用戶數據進行處理，獲得處理后的用戶數據；

對所述處理后的用戶數據進行統計分析，生成所述多平臺用戶畫像；

實時接收多平臺中的所述用戶數據，動態更新所述多平臺用戶畫像；

其中，所述構建包含時間度量的用戶行為評價模型包括：

為所述用戶對所述實體的不同行為預設不同的權重；

根據所述權重計算所述用戶對所述實體的第一行為得分；

根據所述用戶對所述實體的行為的時間順序，利用衰減模型對所述第一行為得分進行衰減，得到第二行為得分；

按照所述平臺和所述實體的類型，將所述衰減后的行為得分進行存儲。

3.根據權利要2所述的方法，其中，所述衰減模型由式(1)和式(2)表示：

score_desc＝w*score_act (2),

其中，式(1)用于計算衰減系數，式(2)用于計算所述第二行為得分；其中，n為所述用戶發生行為的次數，w為衰減系數，t為所述實體在行為序列中的位置，所述行為序列用于表示發生行為的時間順序，score_act表示所述第一行為得分，score_desc表示所述第二行為得分。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，構建多平臺召回策略包括：

獲取第一平臺的實體的屬性信息，其中，所述屬性信息包括文字信息和圖片信息；

利用特征抽取模型對所述文字信息進行處理，獲取語義特征向量，其中，所述語義特征向量的維度與第一預設值相等；

利用圖片特征提取模型對所述圖片信息進行處理，獲取圖片特征向量，其中，所述圖片特征向量與所述語義特征向量具有相同的向量維度；

當所述第一平臺的實體的屬性信息缺失時，將缺失的屬性信息所對應的特征向量的值初始化成零，其中，所述缺失的屬性信息所對應的特征向量的維度與所述第一預設值相同；

將所述語義特征向量和所述圖片特征向量進行拼接，獲得拼接結果，并對所述拼接結果進行全連接網絡壓縮，得到所述第一平臺的實體的多模態語義特征；

獲取多個第二平臺中的每一個第二平臺下的多個實體的多模態語義特征；

計算所述第一平臺的實體的多模態語義特征和所述第二平臺的每一個實體的多模態語義特征的余弦相似度得分，并將所述余弦相似度得分進行降序排序，獲得排序結果；

根據所述排序結果中，將排序第一的所述第二平臺的實體設置為所述第一平臺的實體的完全相似關聯實體；將排名第二到第二預設值范圍內的所述第二平臺的多個實體設置為所述第一平臺的實體的近似關聯實體；

獲取所述第一平臺的實體在其他所述第二平臺上的所述完全相似關聯實體和所述近似關聯實體。