【技术实现步骤摘要】
一种对象推荐方法、装置、以及计算机存储介质
本申请涉及计算机
，具体涉及一种对象推荐方法、装置、以及计算机存储介质。
技术介绍
推荐系统是通过互联网络向用户提供对象信息、以及对象交互建议等的系统，可以根据用户的历史行为，了解到用户的兴趣特点、以及行为特点，并根据不同交互对象之间的相似性，向用户推荐其感兴趣的信息，从而帮助用户决定需要交互的对象。因此，需要准确地获取不同交互对象之间的相似性。但是，现有技术中是通过直接计算两交互对象对应显式的特征信息之间的相似度，以获取不同交互对象之间的相似性，利用这种相似性进行对象推荐的准确性不高。
技术实现思路
本申请实施例提供一种对象推荐方法、装置、以及计算机存储介质，可以提升对象推荐的准确性。本申请实施例提供一种对象推荐方法，包括：确定多个待推荐对象、以及参考对象；提取每个待推荐对象对应的特征信息、以及所述参考对象对应的参考特征信息；基于注意力参数信息对多个特征信息进行注意力分配处理，得到关注所述待推荐对象与所述参考对象之间匹配程...
【技术保护点】
1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：/n确定多个待推荐对象、以及参考对象；/n提取每个待推荐对象对应的特征信息、以及所述参考对象对应的参考特征信息；/n基于注意力参数信息对多个特征信息进行注意力分配处理，得到关注所述待推荐对象与所述参考对象之间匹配程度的注意力特征信息；/n基于所述注意力特征信息，获取每个待推荐对象与所述参考对象之间的相似度信息；/n基于所述相似度信息，从所述多个待推荐对象中选取目标推荐对象序列；/n输出所述目标推荐对象序列。/n
【技术特征摘要】
1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：
确定多个待推荐对象、以及参考对象；
提取每个待推荐对象对应的特征信息、以及所述参考对象对应的参考特征信息；
基于注意力参数信息对多个特征信息进行注意力分配处理，得到关注所述待推荐对象与所述参考对象之间匹配程度的注意力特征信息；
基于所述注意力特征信息，获取每个待推荐对象与所述参考对象之间的相似度信息；
基于所述相似度信息，从所述多个待推荐对象中选取目标推荐对象序列；
输出所述目标推荐对象序列。
2.根据权利要求1所述的对象推荐方法，其特征在于，确定多个待推荐对象、以及参考对象，包括：
确定多个候选对象、以及参考对象；
基于训练后预测模型、以及所述参考对象，预测用户与每个候选对象之间的预测交互概率；
基于所述用户与每个候选对象之间的预测交互概率，从多个候选对象中确定多个待推荐对象。
3.根据权利要求2所述的对象推荐方法，其特征在于，所述训练后预测模型包括注意力机制子模型；
基于训练后预测模型、以及所述参考对象，预测用户与每个候选对象之间的预测交互概率，包括：
基于所述注意力机制子模型，对多个候选对象对应的候选特征信息进行注意力分配处理，得到关注所述候选对象与所述参考对象之间匹配程度的候选注意力特征信息；
基于所述训练后预测模型、所述候选特征信息、以及所述候选注意力特征信息，预测用户与每个候选对象之间的预测交互概率。
4.根据权利要求3所述的对象推荐方法，其特征在于，基于所述训练后预测模型、所述候选特征信息、以及所述候选注意力特征信息，预测用户与每个候选对象之间的预测交互概率，包括：
将每个候选特征信息与其对应的候选注意力特征信息进行融合，得到多个融合后候选特征信息；
对所述多个融合后候选特征信息进行卷积操作，得到候选融合信息；
基于所述训练后预测模型、以及所述候选融合信息，预测用户与每个候选对象之间的预测交互概率。
5.根据权利要求1所述的对象推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取作为交互概率预测模型当前输入的训练样本，所述训练样本包括已标记对象对应的已标记特征信息；
基于所述交互概率预测模型、以及所述训练样本，预测用户与所述已标记对象之间的预测交互概率；
基于所述用户与所述已标记对象之间的预测交互概率、以及所述已标记对象对应的实际交互概率，对所述交互概率预测模型进行训练，得到训练后预测模型。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：缪畅宇，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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