用于推荐目标对象的方法、计算设备和计算机存储介质技术

本公开涉及一种用于推荐目标对象的方法、计算设备和计算机存储介质。该方法包括：提取关于目标对象的图像的图像特征；基于评论信息生成与评论信息相关联的标签特征；统计预定时间间隔内关于目标对象的预定操作，以便生成操作特征；融合图像特征、标签特征和操作特征，以生成描述特征；基于描述特征，确定与用户操作所针对的当前目标对象与待选目标对象的相似度，以用于基于相似度确定用以向用户显示待推荐目标对象的显示顺序；基于显示顺序，显示待推荐目标对象的图像。本公开能够实现快速地使得所推荐的目标对象准确匹配用户关于当前目标对象的偏好。

【技术实现步骤摘要】
用于推荐目标对象的方法、计算设备和计算机存储介质
本公开总体上涉及机器学习，并且具体地，涉及用于推荐目标对象的方法、计算设备和计算机存储介质。
技术介绍
传统的推荐目标对象的方案例如是：基于针对用户历史点击率等操作特征来进行商品或者内容的推荐，或者基于用户历史购买商品的名称来搜索近似商品以进行推荐。然而，在上述传统的推荐目标对象的方案中，所推荐的商品与用户实际偏好的商品存在较大差距，并且确定推荐商品的速度较慢，难以快速并准确匹配用户关于当前商品的偏好，以便快速并准确推荐备选商品。综上，传统的推荐目标对象方案难以快速地使得所推荐的目标对象准确匹配用户关于当前商品的偏好。
技术实现思路
本公开提供一种用于推荐目标对象方法、计算设备和计算机存储介质，能够实现快速地使得所推荐的目标对象准确匹配用户关于当前目标对象的偏好。根据本公开的第一方面，提供了一种用于推荐目标对象的方法。该方法包括：提取关于目标对象的图像的图像特征；获取关于目标对象的评论信息，以便基于评论信息生成与评论信息相关联的标签特征；统计预定时间间隔内关于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于推荐目标对象的方法，包括：/n提取关于目标对象的图像的图像特征；/n获取关于所述目标对象的评论信息，以便基于所述评论信息生成与所述评论信息相关联的标签特征；/n统计预定时间间隔内关于所述目标对象的预定操作，以便生成操作特征；/n融合所述图像特征、所述标签特征和所述操作特征，以生成关于所述目标对象的描述特征，所述描述特征的维度小于所述图像特征、所述标签特征和所述操作特征的维度之和；/n基于所述描述特征，确定与用户操作所针对的当前目标对象与待选目标对象的相似度，以用于基于所述相似度确定用以向所述用户显示待推荐目标对象的显示顺序；以及/n基于所述显示顺序，显示所述待推荐目标对象的图像。/...

【技术特征摘要】
1.一种用于推荐目标对象的方法，包括：
提取关于目标对象的图像的图像特征；
获取关于所述目标对象的评论信息，以便基于所述评论信息生成与所述评论信息相关联的标签特征；
统计预定时间间隔内关于所述目标对象的预定操作，以便生成操作特征；
融合所述图像特征、所述标签特征和所述操作特征，以生成关于所述目标对象的描述特征，所述描述特征的维度小于所述图像特征、所述标签特征和所述操作特征的维度之和；
基于所述描述特征，确定与用户操作所针对的当前目标对象与待选目标对象的相似度，以用于基于所述相似度确定用以向所述用户显示待推荐目标对象的显示顺序；以及
基于所述显示顺序，显示所述待推荐目标对象的图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其中融合所述图像特征、所述标签特征和所述操作特征以生成关于所述目标对象的描述特征包括：
拼接所述图像特征、所述标签特征和所述操作特征，以生成用于输入第一神经网络模型的输入特征；以及
基于所述输入特征，经由所述第一神经网络模型，确定关于所述目标对象的所述描述特征，所述第一神经网络模型是经由多个样本训练的。


3.根据权利要求2所述的方法，其中所述第一神经网络模型是基于自编码网络而构建的。


4.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述评论信息生成与所述评论信息相关联的标签特征包括：
将与所述目标对象相关联的评论信息转化为特征向量；
基于所述特征向量，确定关于所述评论信息的属性概率，所述属性与所述目标对象的类型相关联；
基于所确定的属性概率，确定关于所述评论信息的属性；
基于所述评论信息，确定关于所述属性的情感倾向概率，以用于确定关于所述属性的情感倾向；
基于所确定的关于所述属性的情感倾向和所述评论信息，确定待选评论信息；以及
提取所述待选评论信息中与所述属性的情感倾向相关联的关键词信息，以便基于所述属性和所述关键词信息生成与所述目标对象相关联的所述标签特征。


5.根据权利要求4所述的方法，其中所述属性包括气味、味道、价格、颜色、尺寸、功能、品质、内饰、...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡强，乌景猛，
申请(专利权)人：上海众旦信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31