【技术实现步骤摘要】
一种对象推荐方法、装置以及相关设备
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种对象推荐方法、装置以及相关设备。
技术介绍
随着互联网技术的快速发展，主动向用户进行对象推荐的场景越来越多，例如，音乐软件向用户推荐音乐作品，电子书阅读平台向用户推荐电子书籍等，是否可以为不同用户进行准确的对象推荐，直接关系到用户的体验度。现有的对象推荐方法中，存在利用图神经网络来处理图网络以得到推荐对象的对象推荐方法，以及利用关系链进行对象推荐的方法；其中，对象以歌曲为例，根据用户的关系网络、用户的偏好歌曲以及歌曲对应的歌手建立对应的图网络(图网络中包括用户、歌曲和歌手三类节点)，利用现有的图神经网络在图网络上进行随机游走后，将出现很多无意义的点序列，例如用户A->用户B->歌曲C->歌手D，如果将这类点序列继续进行对象推荐运算的话，将会导致推荐对象的计算精度下降，对象推荐的结果偏差较大，造成推荐的准确率下降。而利用关系链进行推荐，把用户的好友感兴趣的对象(例如歌曲、电子书或商品等)直接推荐给用户，然而，不同的人对对象的...
【技术保护点】
1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：/n根据用户与用户之间的社交关系构建同质用户网络；/n根据用户、偏好对象、用户与偏好对象之间的偏好关系、用户与用户之间的社交关系建立异构网络；/n在所述异构网络中按照预设元路径进行随机游走，获取节点序列，所述预设元路径为符合用户相似性的物理意义的元路径，并将所述节点序列转换成词向量序列，所述词向量序列为对所述节点序列的节点进行词向量表达处理后得到的序列；/n根据目标用户遍历所述同质用户网络，获取与所述目标用户存在社交关系的用户作为社交用户；/n根据所述目标用户、所述社交用户查找所述词向量序列，获取所述目标用户对应的词向量和所述社交用户...
【技术特征摘要】
1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：
根据用户与用户之间的社交关系构建同质用户网络；
根据用户、偏好对象、用户与偏好对象之间的偏好关系、用户与用户之间的社交关系建立异构网络；
在所述异构网络中按照预设元路径进行随机游走，获取节点序列，所述预设元路径为符合用户相似性的物理意义的元路径，并将所述节点序列转换成词向量序列，所述词向量序列为对所述节点序列的节点进行词向量表达处理后得到的序列；
根据目标用户遍历所述同质用户网络，获取与所述目标用户存在社交关系的用户作为社交用户；
根据所述目标用户、所述社交用户查找所述词向量序列，获取所述目标用户对应的词向量和所述社交用户对应的词向量，根据所述目标用户对应的词向量和所述社交用户对应的词向量计算所述社交用户的用户相似度；
根据所述社交用户的用户相似度向所述目标用户推荐所述社交用户的偏好对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户、偏好对象、用户与偏好对象之间的偏好关系、用户与用户之间的社交关系建立异构网络，包括：
根据用户、偏好对象、偏好对象关联信息、偏好对象与偏好对象关联信息之间的关联关系、用户与偏好对象之间的偏好关系、用户与用户之间的社交关系建立所述异构网络。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述节点序列转换成词向量序列，包括：
将所述节点序列输入word2vec模型以获取所述词向量序列。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户对应的词向量和所述社交用户对应的词向量计算所述社交用户的用户相似度，包括：
根据所述目标用户对应的词向量和所述社交用户对应的词向量计算向量余弦值，并将所述向量余弦值作为所述社交用户的用户相似度。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述社交用户的用户相似度向所述目标用户推荐所述社交用户的偏好对象，包括：
判断所述用户相似度和预设相似度的大小，当所述用户相似度大于所述预设相似度时，根据所述用户相似度对应的社交用户查找所述异构网络，获取所述社交用户的偏好对象；
向所述目标用户推荐所述社交用户的偏好对象。
6.一种对象推荐装置，其特征在于，包括：
第一网络建立单元，用于根据用户与用户之间的社交关系构建同质用户网络；
第二网络建立单元，用于根据用户、偏好对象、用户与偏好对象之间的偏好关系、用户与用户之间的社交关系建立异构网络；
节点序列获取单元，...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄昕，李深远，
申请(专利权)人：腾讯音乐娱乐科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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