[發(fā)明專利]用于生成推薦信息的方法和系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111320729.3
• 申請日: 2021-11-09
• 公開（公告）號: CN114036382A
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發(fā)明（設計）人: 胡旻皓;胡青;楊亮
• 申請（專利權）人: 勝斗士（上海）科技技術發(fā)展有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京市中咨律師事務所 11247
• 代理人: 魏子翔;于靜

本申請?zhí)岢鲇糜谏赏扑]信息的方法和系統(tǒng)。該方法包括獲取待推薦的多個對象的對象特征，其中每個對象具有多個對象類型；針對每個對象，至少基于對象的對象特征確定每個對象的多個預測數(shù)據(jù)，其中每個預測數(shù)據(jù)分別與該對象所具有的對象類型相關聯(lián)；校準預測數(shù)據(jù)以獲得每個對象的校準數(shù)據(jù)；以及基于校準數(shù)據(jù)對多個對象排序以生成向用戶提供的推薦信息。本申請的推薦方案融合相關對象的不同類型的特征，具有較強的模型泛化能力和較高的推薦效率和性能。

技術領域

本申請涉及信息推薦，特別地，涉及針對具有多類型的對象向用戶提供推薦信息的方法和系統(tǒng)。

背景技術

信息推薦是數(shù)據(jù)平臺的一項重要功能。數(shù)據(jù)平臺的推薦系統(tǒng)進行內容或項目的推薦時，需要針對所推薦的內容或項目所具有的特征進行處理。所推薦的項目一般包括具有單個類型特征的項目以及具有多個類型特征的項目。

單類型項目僅具有單個類型，例如電商平臺出售的商品屬于商品類型的單類型項目。對于單類型項目的推薦僅涉及對該類型的項目到推薦位置處的投放，這種投放不存在整合不同類型項目的推薦列表而僅對該類型項目內的不同項目之間選擇推薦順序。

具有多種類型的項目的推薦存在多種方式，然而相關的推薦方式中，有些推薦方式忽略各個場景內的潛在關聯(lián)，也降低了推薦位的使用效率；有些推薦方式的泛化能力差，當面對新加入類型的項目時導致推薦性能變差；還有的多類型項目推薦方案不利于提取有效特征，并且處理的數(shù)據(jù)規(guī)模較大可造成維度災難，在模型工程化時導致計算復雜，算力消耗過大而導致效率低下。

因此，存在針對多類型項目的推薦方案進行改進的需求。

發(fā)明內容

本申請的實施例提出用于向用戶生成涉及多類型對象的推薦信息的方法、系統(tǒng)以及存儲介質，以提供具有較強泛化能力的多類型對象的融合推薦方案來解決上文中提及的至少一個問題。

根據(jù)本申請的一方面，提出一種用于生成推薦信息的方法，包括：獲取待推薦的多個對象的對象特征，其中每個對象具有多個對象類型；針對每個對象，至少基于對象的對象特征確定每個對象的多個預測數(shù)據(jù)，其中每個預測數(shù)據(jù)分別與該對象所具有的對象類型相關聯(lián)；校準預測數(shù)據(jù)以獲得每個對象的校準數(shù)據(jù)；以及基于校準數(shù)據(jù)對多個對象排序以生成向用戶提供的推薦信息。

根據(jù)本申請的又一方面，提出一種用于生成推薦信息的系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)庫，被配置為獲取并且存儲待推薦的多個對象的對象特征，其中每個對象具有多個對象類型；以及推薦單元，被配置為與數(shù)據(jù)庫通信連接以及：針對每個對象，至少基于所述對象的對象特征確定每個對象的多個預測數(shù)據(jù)，其中每個預測數(shù)據(jù)分別與該對象所具有的對象類型相關聯(lián)；校準預測數(shù)據(jù)以獲得每個對象的校準數(shù)據(jù)；以及基于校準數(shù)據(jù)對多個對象排序以生成向用戶提供的推薦信息。

根據(jù)本申請的再一方面，提出一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序包括可執(zhí)行指令，當該可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時，實施如上所述的方法。

根據(jù)本申請的再一方面，提出一種電子設備，包括：處理器；以及存儲器，用于存儲該處理器的可執(zhí)行指令；其中，該處理器被設置為執(zhí)行該可執(zhí)行指令以實施如上所述的方法。

本申請?zhí)岢龅尼槍Χ囝愋蛯ο蟮娜诤贤扑]方案可以針對具有不同類型特征的對象，考慮業(yè)務場景中的特征聯(lián)系，融合相關對象的不同類型特征，具有較強的模型泛化能力以適應特征類型的變化和更新，有效減少由于多類型特征之間的區(qū)別和無關性導致特征融合后產生過多具有空數(shù)據(jù)的融合特征項的問題，降低推薦模型的特征稀疏性以減少計算負擔并提高系統(tǒng)調整和維護的便利性。該推薦方案特別適用于諸如FEEDS流和餐飲業(yè)的應用場景。

附圖說明

通過參照附圖詳細描述其示例性實施例，本申請的上述和其它特征及優(yōu)點將變得更加明顯。

圖1為根據(jù)本申請的實施例的用于生成推薦信息的方案的算法架構的示例性邏輯框圖。