[發(fā)明專利]推薦虛擬資源的方法、裝置及電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210018456.5
• 申請(qǐng)日: 2022-01-07
• 公開（公告）號(hào): CN114372209A
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 殷俊;周武;宋路祥;黃裕文
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9536
• 分類號(hào): G06F16/9536;G06K9/62;G06Q40/02
• 代理公司: 北京康信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 張文華

本申請(qǐng)涉及金融科技領(lǐng)域，公開了一種推薦虛擬資源的方法、裝置及電子設(shè)備，其中，該方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象集合中的目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源集合中的虛擬資源之間的原始關(guān)聯(lián)矩陣，并對(duì)原始關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行分解，從分解結(jié)果中確定第一矩陣；確定目標(biāo)對(duì)象集合中不同目標(biāo)對(duì)象之間的第一相似性信息，以及確定虛擬資源集合中不同虛擬資源之間的第二相似性信息；依據(jù)第一相似性信息、第二相似性信息和第一矩陣確定目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源間的目標(biāo)使用概率；依據(jù)目標(biāo)使用概率確定虛擬資源集合中的目標(biāo)虛擬資源，并展示目標(biāo)虛擬資源。本申請(qǐng)解決了利用單一類型機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行虛擬資源推薦，導(dǎo)致預(yù)測精度低的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及金融科技領(lǐng)域，具體而言，涉及一種推薦虛擬資源的方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

目前，在確定與用戶匹配的虛擬資源時(shí)，如何根據(jù)個(gè)人偏好來合理的進(jìn)行金融資產(chǎn)配置就顯得尤為重要。而大部分推薦系統(tǒng)面臨著兩大挑戰(zhàn)：一個(gè)是僅利用單一類型機(jī)器學(xué)習(xí)算法，沒有充分結(jié)合不同算法之間的優(yōu)點(diǎn)；二是數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性并未做進(jìn)一步的挖掘來提高整個(gè)系統(tǒng)的預(yù)測精度。

針對(duì)上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種推薦虛擬資源的方法、裝置及電子設(shè)備，以至少解決利用單一類型機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行虛擬資源推薦，導(dǎo)致預(yù)測精度低的技術(shù)問題。

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種推薦虛擬資源的方法，該方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象集合中的目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源集合中的虛擬資源之間的原始關(guān)聯(lián)矩陣，并對(duì)原始關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行分解，從分解結(jié)果中確定第一矩陣，其中，原始關(guān)聯(lián)矩陣中存儲(chǔ)有目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源間的關(guān)聯(lián)指標(biāo)，關(guān)聯(lián)指標(biāo)用于量化目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源間的關(guān)聯(lián)程度；確定目標(biāo)對(duì)象集合中不同目標(biāo)對(duì)象之間的第一相似性信息，以及確定虛擬資源集合中不同虛擬資源之間的第二相似性信息；依據(jù)第一相似性信息、第二相似性信息和第一矩陣確定目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源間的目標(biāo)使用概率，其中，目標(biāo)使用概率用于表示目標(biāo)對(duì)象使用虛擬資源的概率；依據(jù)目標(biāo)使用概率確定虛擬資源集合中的目標(biāo)虛擬資源，并展示目標(biāo)虛擬資源。

可選地，依據(jù)第一相似性信息、第二相似性信息和第一矩陣確定目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源間的目標(biāo)使用概率，包括：依據(jù)第一相似性信息和第二相似性信息確定相似性矩陣，并依據(jù)第一矩陣和相似性矩陣構(gòu)建異構(gòu)圖；確定異構(gòu)圖中目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源間的潛在關(guān)聯(lián)指標(biāo)，依據(jù)潛在關(guān)聯(lián)指標(biāo)確定目標(biāo)使用概率。

可選地，獲取目標(biāo)對(duì)象集合中的目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源集合中的虛擬資源之間的原始關(guān)聯(lián)矩陣，包括：獲取目標(biāo)對(duì)象與虛擬資源之間的歷史使用關(guān)系；當(dāng)目標(biāo)對(duì)象與虛擬資源之間存在歷史使用關(guān)系時(shí)，關(guān)聯(lián)指標(biāo)為1；當(dāng)目標(biāo)對(duì)象與虛擬資源之間不存在歷史使用關(guān)系時(shí)，關(guān)聯(lián)指標(biāo)為0；依據(jù)關(guān)聯(lián)指標(biāo)構(gòu)建原始關(guān)聯(lián)矩陣。

可選地，分解結(jié)果還包括第二矩陣，其中，第一矩陣為原始關(guān)聯(lián)矩陣與目標(biāo)矩陣的乘積，第二矩陣為稀疏矩陣。

可選地，通過第一范數(shù)對(duì)第一矩陣進(jìn)行約束，通過第二范數(shù)對(duì)第二矩陣進(jìn)行約束，得到約束條件下的第一函數(shù)，對(duì)第一函數(shù)求解，其中，約束條件為第一矩陣和第二矩陣的和。

可選地，對(duì)第一函數(shù)求解，包括：將第一函數(shù)轉(zhuǎn)化為沒有約束條件的第二函數(shù)；對(duì)第二函數(shù)進(jìn)行求解，得到第一矩陣中的目標(biāo)矩陣和第二矩陣的解。

可選地，依據(jù)第一矩陣和相似性矩陣構(gòu)建異構(gòu)圖，包括：將相似性矩陣中的第一相似性矩陣和第二相似性矩陣添加到第一矩陣中，得到目標(biāo)相似性矩陣；依據(jù)目標(biāo)相似性矩陣構(gòu)建異構(gòu)圖。

可選地，確定異構(gòu)圖中目標(biāo)對(duì)象和虛擬資源間的潛在關(guān)聯(lián)指標(biāo)，包括：確定異構(gòu)圖中目標(biāo)對(duì)象與虛擬資源之間的路徑長度為預(yù)設(shè)長度的所有路徑；將目標(biāo)對(duì)象與虛擬資源對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)長度上的關(guān)聯(lián)指標(biāo)相加后得到潛在關(guān)聯(lián)指標(biāo)。