【技术实现步骤摘要】
物品推荐网络训练方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及计算机
，尤其涉及物品推荐网络训练方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
物品推荐场景中通常训练有物品推荐网络，由物品推荐网络分析用户账号和物品的数据，来确定是否向该用户账号推荐该物品。相关技术中，物品推荐网络训练方法通常是通过物品推荐网络分别对用户账号的账号数据和物品的物品数据进行特征提取，再确定用户账号和物品之间的匹配度，根据该匹配度和参考匹配度来训练物品推荐网络。上述物品推荐网络中用户账号和物品解耦，分开处理，无法准确分析出用户账号对物品的偏好情况，因而处理结果不够准确。
技术实现思路
本公开提供一种物品推荐网络训练方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高物品推荐网络处理数据的准确性。本公开的技术方案如下：根据本公开实施例的第一方面，提供一种物品推荐网络训练方法，包括：基于第一物品推荐网络对用户账号的账号数据和物品的物品数据分别进行特征提取，得到账号特征和物品特征，基于所述账号特征和所述物品特征，确定...
【技术保护点】
1.一种物品推荐网络训练方法，其特征在于，包括：/n基于第一物品推荐网络对用户账号的账号数据和物品的物品数据分别进行特征提取，得到账号特征和物品特征，基于所述账号特征和所述物品特征，确定所述用户账号和所述物品之间的第一匹配度；/n基于第二物品推荐网络，对所述账号特征、所述物品特征以及目标组合数据进行特征提取，得到目标特征，基于所述目标特征，获取所述用户账号和所述物品之间的第二匹配度，所述目标组合数据为将所述账号数据中的一种属性与所述物品数据中的一种属性组合得到的数据；/n根据第一差异和第二差异，对所述第一物品推荐网络进行训练，所述第一差异为所述第一匹配度和参考匹配度之间的差...
【技术特征摘要】
1.一种物品推荐网络训练方法，其特征在于，包括：
基于第一物品推荐网络对用户账号的账号数据和物品的物品数据分别进行特征提取，得到账号特征和物品特征，基于所述账号特征和所述物品特征，确定所述用户账号和所述物品之间的第一匹配度；
基于第二物品推荐网络，对所述账号特征、所述物品特征以及目标组合数据进行特征提取，得到目标特征，基于所述目标特征，获取所述用户账号和所述物品之间的第二匹配度，所述目标组合数据为将所述账号数据中的一种属性与所述物品数据中的一种属性组合得到的数据；
根据第一差异和第二差异，对所述第一物品推荐网络进行训练，所述第一差异为所述第一匹配度和参考匹配度之间的差异，所述第二差异为所述第二匹配度与所述参考匹配度之间的差异。
2.根据权利要求1所述的物品推荐网络训练方法，其特征在于，所述基于第二物品推荐网络，对所述账号特征、所述物品特征以及目标组合数据进行特征提取，得到目标特征，包括：
基于所述账号特征和所述物品特征，获取至少一个待处理特征；
基于第二物品推荐网络，对所述至少一个待处理特征以及目标组合数据进行特征提取，得到目标特征。
3.根据权利要求2所述的物品推荐网络训练方法，其特征在于，所述基于所述账号特征和所述物品特征，获取至少一个待处理特征，包括下述任一项：
对所述账号特征和所述物品特征进行处理，得到至少一个综合特征，将所述至少一个综合特征作为所述至少一个待处理特征；
对所述账号特征和所述物品特征进行处理，得到至少一个综合特征，将所述至少一个综合特征、所述账号特征和所述物品特征分别作为一个待处理特征。
4.根据权利要求3所述的物品推荐网络训练方法，其特征在于，所述对所述账号特征和所述物品特征进行处理，得到至少一个综合特征，包括下述至少一项：
获取所述账号特征和所述物品特征的哈达玛积，将所述哈达玛积作为一个综合特征；
获取所述账号特征和所述物品特征的哈达玛积，对所述哈达玛积中的元素进行求和处理，得到一个综合特征；
基于深度神经网络，对所述账号特征和所述物品特征进行前向计算，得到一个综合特征。
5.根据权利要求2-4任一项所述的物品推荐网络训练方法，其特征在于，所述基于第二物品推荐网络，对所述至少一个待处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：舒程珣，温明星，宋洋，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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