[發(fā)明專利]推薦理由的生成方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

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• 申請日: 2022-05-27
• 公開（公告）號: CN115080845A
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)明（設計）人: 郝俊美
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/35
• 代理公司: 北京鴻德海業(yè)知識產權代理有限公司 11412
• 代理人: 賀晨笛

1.一種推薦理由的生成方法，包括：

獲取第一評論數據和第二評論數據，所述第一評論數據為針對待推薦對象的評論數據，所述第二評論數據為用戶所發(fā)布的評論數據；

根據所述第一評論數據和所述第二評論數據，生成所述待推薦對象的推薦理由；

將所述推薦理由輸出給所述用戶。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據所述第一評論數據和所述第二評論數據，生成所述待推薦對象的推薦理由，包括：

分別對所述第一評論數據和所述第二評論數據進行聚類處理，以獲得第一聚類結果和第二聚類結果；

對所述第一聚類結果和所述第二聚類結果進行匹配處理，以生成所述待推薦對象的推薦理由。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述分別對所述第一評論數據和所述第二評論數據進行聚類處理，以獲得第一聚類結果和第二聚類結果，包括：

根據所述第一評論數據和所述第二評論數據，利用預設的聚類算法，分別獲得至少一個第一評論數據簇和至少一個第二評論數據簇；

將所述至少一個第一評論數據簇作為所述第一聚類結果，以及將至少一個第二評論數據簇作為所述第二聚類結果。

4.根據權利要求2所述的方法，其中，所述分別對所述第一評論數據和所述第二評論數據進行聚類處理，以獲得第一聚類結果和第二聚類結果，包括：

根據所述第一評論數據和所述第二評論數據，利用同義詞聚類策略，分別獲得至少一個類別的第一評論數據和至少一個類別的第二評論數據；

將所述至少一個類別的第一評論數據作為所述第一聚類結果，以及將至少一個類別的第二評論數據作為所述第二聚類結果。

5.根據權利要求2-4中任一項所述的方法，其中，所述對所述第一聚類結果和所述第二聚類結果進行匹配處理，以生成所述待推薦對象的推薦理由，包括：

根據所述第一聚類結果和所述第二聚類結果，獲得所述第一聚類結果和所述第二聚類結果的相似度集合；

獲取所述相似度集合中滿足預設的匹配條件的相似度；

根據所述相似度對應的第一聚類結果，生成所述待推薦對象的推薦理由。

6.根據權利要求2-5中任一項所述的方法，其中，所述對所述第一聚類結果和所述第二聚類結果進行匹配處理，以生成所述待推薦對象的推薦理由，包括：

根據所述第一聚類結果和所述第二聚類結果，利用預設的相似度模型，獲得所述第一聚類結果和所述第二聚類結果的相似度識別結果；

根據所述相似度識別結果，生成所述待推薦對象的推薦理由。

7.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據所述第一評論數據和所述第二評論數據，生成所述待推薦對象的推薦理由，還包括：

將所述第一評論數據和所述第二評論數據輸入預訓練語言模型，獲得第一評論數據對應的第一評論特征信息和第二特征數據對應的第二評論特征信息；

將所述第一評論特征信息和所述第二評論特征信息輸入預設的相似度模型，獲得評論相似度的識別結果；

根據所述評論相似度的識別結果，生成所述待推薦對象的推薦理由。

8.根據權利要求1-7中任一項所述的方法，其中，所述根據所述第一評論數據和所述第二評論數據，生成所述待推薦對象的推薦理由，包括：

獲取所述待推薦對象的摘要數據；

根據所述第一評論數據、所述第二評論數據和所述摘要數據，生成所述待推薦對象的推薦理由。

9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述根據所述第一評論數據、所述第二評論數據和所述摘要數據，生成所述待推薦對象的推薦理由，包括：

對所述第一評論數據和所述摘要數據進行融合處理、以獲得第一融合結果；

對所述第二評論數據和所述摘要數據進行融合處理、以獲得第二融合結果；

根據所述第一融合結果和所述第二融合結果，生成所述待推薦對象的推薦理由。