信息的推荐方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种信息的推荐方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取当前用户的第一标识以及各个待推荐信息的第二标识；将所述第一标识以及各个第二标识输入至预设的预测模型中，得到所述当前用户对各个待推荐信息针对目标行为的第一预测值和第二预测值，其中，所述预测模型为多输入多输出模型；根据所述第一预测值和所述第二预测值的乘积结果，向所述当前用户进行信息推荐。该方法相比基于单一的二分类预测结果的推荐结果，提高了信息推荐的准确性。

Recommended methods, devices, equipment and storage media for information

【技术实现步骤摘要】
信息的推荐方法、装置、设备和存储介质
本申请涉及互联网领域，特别是涉及一种信息的推荐方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
随着大数据技术的不断发展，各种信息爆炸式增长，通过大数据分析可以为用户更精准地推送信息。其中，信息可以为视频、音频以及专辑等。传统技术中，计算机设备可以根据用户的历史行为数据为用户进行信息的个性化推荐。但是，传统技术推荐的结果的准确性较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统方式推荐的结果的准确性较低的技术问题，提供一种信息的推荐方法、装置、设备和存储介质。第一方面，本申请实施例提供一种信息的推荐方法，包括：获取当前用户的第一标识以及各个待推荐信息的第二标识；将所述第一标识以及各个第二标识输入至预设的预测模型中，得到所述当前用户对各个待推荐信息针对目标行为的第一预测值和第二预测值，其中，所述预测模型为多输入多输出模型；根据所述第一预测值和所述第二预测值的乘积结果，向所述当前用户进行信息推荐。第二方面，本申请实施例提供一种信息的推荐装置，包括：获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息的推荐方法，其特征在于，包括：/n获取当前用户的第一标识以及各个待推荐信息的第二标识；/n将所述第一标识以及各个第二标识输入至预设的预测模型中，得到所述当前用户对各个待推荐信息针对目标行为的第一预测值和第二预测值，其中，所述预测模型为多输入多输出模型；/n根据所述第一预测值和所述第二预测值的乘积结果，向所述当前用户进行信息推荐。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息的推荐方法，其特征在于，包括：
获取当前用户的第一标识以及各个待推荐信息的第二标识；
将所述第一标识以及各个第二标识输入至预设的预测模型中，得到所述当前用户对各个待推荐信息针对目标行为的第一预测值和第二预测值，其中，所述预测模型为多输入多输出模型；
根据所述第一预测值和所述第二预测值的乘积结果，向所述当前用户进行信息推荐。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一标识以及各个第二标识输入至预设的预测模型中，得到所述当前用户对各个待推荐信息针对目标行为的第一预测值和第二预测值，包括：
按照所述预测模型所支持的多输入的数量，将所述第一标识以及各个第二标识输入至所述预测模型中，并分别经过对应的嵌入层的嵌入操作、交互层的交互操作以及输出层的激活操作，得到所述当前用户对各个待推荐信息针对目标行为的第一预测值和第二预测值。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取当前用户的第一标识以及各个待推荐信息的第二标识之前，还包括：
构建模型训练数据，所述模型训练数据包括目标用户对信息在目标行为上所对应的二分类评分数据以及具体评分数据，所述二分类评分数据与所述具体评分数据的数据量相同；
根据所述模型训练数据，对预设的初始模型进行模型训练，得到所述预测模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述构建模型训练数据，包括：
获取目标用户对信息的历史行为数据，其中，所述历史行为数据中包括对所述信息的评分；
根据所述历史行为数据，构建所述目标用户对所述信息在目标行为上所对应的二分类评分数据，其中，所述二分类评分数据包括正样本数据以及负样本数据；
根据所述评分以及所述二分类评分数据，构建所述目标用户对所述信息在所述目标行为上所对应的具体评分数据。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述模型训练数据，对预设的初始模型进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡志超，
申请(专利权)人：上海喜马拉雅科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31