[發明專利]對象推薦方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 202210345984.1
• 申請日: 2022-04-02
• 公開（公告）號: CN114491283B
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 林少川;楊凱帆;高理強
• 申請（專利權）人: 浙江口碑網絡技術有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9536
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 李威

1.一種對象推薦方法，所述方法包括：

接收用戶發起的對象推薦請求；其中，所述對象推薦請求包括對象推薦策略；

響應于所述對象推薦請求，召回與所述對象推薦策略匹配的對象，并將召回的對象確定為推薦對象；

將所述推薦對象的對象信息輸入至訓練完成的推薦模型，以使所述推薦模型基于所述對象信息預測所述推薦對象針對所述用戶的推薦評分；其中，所述推薦模型基于已向用戶曝光的第一對象樣本和未向用戶曝光的第二對象樣本進行有監督的訓練得到；所述第一對象樣本被標注了用于指示其是否被用戶查看過的第一標簽；所述第二對象樣本被標注了基于所述第一對象樣本和所述第一標簽，對所述第二對象樣本進行標簽挖掘得到的第二標簽；

基于所述推薦評分對所述推薦對象進行排序，并將排序后的所述推薦對象向所述用戶進行輸出。

2.根據權利要求1所述的方法，所述對象推薦策略包括對象與用戶之間的距離閾值；

所述召回與所述對象推薦策略匹配的對象，包括：

召回所在位置與所述用戶的定位位置之間的距離不超過所述距離閾值的對象。

3.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括：

迭代執行以下步驟，以對所述推薦模型進行有監督的訓練，直至與所述推薦模型對應的損失函數收斂：

將所述第一對象樣本的對象信息和所述第二對象樣本的對象信息輸入至所述推薦模型；

獲取所述推薦模型基于所述第一對象樣本的對象信息預測出的所述第一對象樣本針對用戶的第一評分，以及基于所述第二對象樣本的對象信息預測出的所述第二對象樣本針對用戶的第二評分；

基于所述第一對象樣本和所述第一標簽，以及所述第二評分，對所述第二對象樣本進行標簽挖掘，得到所述第二標簽；

基于所述第一標簽和所述第一評分，以及所述第二標簽和所述第二評分，確定與所述推薦模型對應的損失函數是否收斂。

4.根據權利要求3所述的方法，所述基于所述第一對象樣本和所述第一標簽，以及所述第二評分，對所述第二對象樣本進行標簽挖掘，得到所述第二標簽，包括：

確定所述第一對象樣本和所述第二對象樣本之間的相似度；

基于所述相似度、所述第一標簽和所述第二評分，對所述第一標簽進行標簽傳播，得到所述第二標簽。

5.根據權利要求4所述的方法，所述確定所述第一對象樣本和所述第二對象樣本之間的相似度，包括：

獲取所述推薦模型針對所述第一對象樣本提取出的第一特征數據，以及針對所述第二對象樣本提取出的第二特征數據；

基于所述第一特征數據和所述第二特征數據，計算所述第一對象樣本和所述第二對象樣本之間的相似度。

6.根據權利要求4所述的方法，所述損失函數包括第一損失子函數和第二損失子函數的加權和；

所述第一損失子函數包括：

其中， 為與第i個第一對象樣本對應的第一評分， 為與第i個第一對象樣本對應的第一標簽， 為所述第一對象樣本和所述第二對象樣本的數量；

所述第二損失子函數包括：

其中， 為與第j個第一對象樣本對應的第一評分， 為與第j個第一對象樣本對應的第一標簽， 為所述第一對象樣本和所述第二對象樣本的數量。

7.根據權利要求3所述的方法，所述基于所述第一對象樣本和所述第一標簽，以及所述第二評分，對所述第二對象樣本進行標簽挖掘，得到所述第二標簽，包括：

基于所述第一對象樣本和所述第一標簽，確定評分閾值；

按照所述第二評分與所述評分閾值之間的大小關系，確定所述第二標簽。