[發(fā)明專利]基于交互特征的產(chǎn)品推薦方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210750616.5 | 申請日： | 2022-06-28 |
| 公開（公告）號： | CN115309975A | 公開（公告）日： | 2022-11-08 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 吳揚紅 | 申請（專利權(quán)）人： | 中銀金融科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/9535 | 分類號： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002 | 代理人： | 劉亞平 |
| 地址： | 200120 上海市浦東新區(qū)(上*** | 國省代碼： | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 交互 特征 產(chǎn)品 推薦 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于交互特征的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，包括：
從目標(biāo)輸入實例中，獲取目標(biāo)用戶的用戶特征和候選產(chǎn)品的產(chǎn)品特征；
將所述用戶特征輸入推薦模型中的第一自注意力模塊，提取所述用戶特征的內(nèi)部交互特征；所述用戶特征的內(nèi)部交互特征包括所述用戶特征內(nèi)部的各子特征之間的交互特征；
將所述產(chǎn)品特征輸入所述推薦模型中的第二自注意力模塊，提取所述產(chǎn)品特征的內(nèi)部交互特征；所述產(chǎn)品特征的內(nèi)部交互特征包括所述產(chǎn)品特征內(nèi)部的各子特征之間的交互特征；
將所述用戶特征和所述產(chǎn)品特征拼接形成的第一特征矩陣，輸入所述推薦模型中的第三自注意力模塊，提取所述用戶特征和所述產(chǎn)品特征之間的交互特征；
根據(jù)所述用戶特征的內(nèi)部交互特征、所述產(chǎn)品特征的內(nèi)部交互特征，以及所述用戶特征和所述產(chǎn)品特征之間的交互特征，確定所述推薦模型中的預(yù)測模塊的第一輸入信息，將所述第一輸入信息輸入所述預(yù)測模塊，預(yù)測所述目標(biāo)用戶對所述候選產(chǎn)品的偏好信息，并根據(jù)所述偏好信息，對所述目標(biāo)用戶執(zhí)行產(chǎn)品推薦操作；
其中，所述推薦模型是，基于樣本輸入實例和所述樣本輸入實例中樣本用戶對應(yīng)的產(chǎn)品選擇記錄進(jìn)行訓(xùn)練得到的。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交互特征的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶特征的內(nèi)部交互特征、所述產(chǎn)品特征的內(nèi)部交互特征，以及所述用戶特征和所述產(chǎn)品特征之間的交互特征，確定所述推薦模型中的預(yù)測模塊的第一輸入信息，包括：
將所述用戶特征的內(nèi)部交互特征、所述產(chǎn)品特征的內(nèi)部交互特征，以及所述用戶特征和所述產(chǎn)品特征之間的交互特征進(jìn)行拼接，得到第二特征矩陣；
根據(jù)所述第二特征矩陣，確定所述第一輸入信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交互特征的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶特征的內(nèi)部交互特征、所述產(chǎn)品特征的內(nèi)部交互特征，以及所述用戶特征和所述產(chǎn)品特征之間的交互特征，確定所述推薦模型中的預(yù)測模塊的第一輸入信息，包括：
將所述用戶特征的內(nèi)部交互特征、所述產(chǎn)品特征的內(nèi)部交互特征，以及所述用戶特征和所述產(chǎn)品特征之間的交互特征進(jìn)行特征融合，得到第一融合結(jié)果；
根據(jù)所述第一融合結(jié)果，確定所述第一輸入信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一所述的基于交互特征的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，所述第一自注意力模塊包括多個堆疊的自注意力單元；
所述將所述用戶特征輸入推薦模型中的第一自注意力模塊，提取所述用戶特征的內(nèi)部交互特征，包括：
對于每一自注意力單元執(zhí)行如下操作：
根據(jù)當(dāng)前自注意力單元對應(yīng)的上一自注意力單元的輸出結(jié)果，獲取所述當(dāng)前自注意力單元的第二輸入信息；
基于所述當(dāng)前自注意力單元，對所述第二輸入信息進(jìn)行交互特征提取，得到所述當(dāng)前自注意力單元對應(yīng)的所述用戶特征的內(nèi)部交互子特征；
將所述多個堆疊的自注意力單元對應(yīng)的所述用戶特征的內(nèi)部交互子特征進(jìn)行特征融合，得到第二融合結(jié)果；
根據(jù)所述第二融合結(jié)果，獲取所述用戶特征的內(nèi)部交互特征。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于交互特征的產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，每一自注意力單元包括多頭自注意力層、殘差層、正則化層和全連接層；
所述基于所述當(dāng)前自注意力單元，對所述第二輸入信息進(jìn)行交互特征提取，得到所述當(dāng)前自注意力單元對應(yīng)的所述用戶特征的內(nèi)部交互子特征，包括：
基于所述當(dāng)前自注意力單元中的多頭自注意力層，將所述第二輸入信息映射到多個子空間中，得到所述用戶特征在多個子空間中的第一內(nèi)部交互子特征；
將所述用戶特征在多個子空間中的第一內(nèi)部交互子特征進(jìn)行特征融合，得到第三融合結(jié)果；
基于所述當(dāng)前自注意力單元中的殘差層，對所述第三融合結(jié)果和所述用戶特征進(jìn)行殘差連接，得到所述用戶特征的第二內(nèi)部交互子特征；
基于所述當(dāng)前自注意力單元中的正則化層，對所述第二內(nèi)部交互子特征進(jìn)行正則化變換；
基于所述當(dāng)前自注意力單元中的全連接層，對正則化變換結(jié)果進(jìn)行特征映射，得到所述當(dāng)前自注意力單元對應(yīng)的所述用戶特征的內(nèi)部交互子特征。
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