【技术实现步骤摘要】
一种商品推荐方法及装置、计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机应用领域，尤其涉及一种商品推荐方法及装置、计算机可读存储介质
技术介绍
[0002]目前物品推荐方法，主要关注的特征是用户行为序列中的物品及物品属性。以点击序列为例，它包括：用户点击过的物品及物品所属的品牌、店铺、二级品类和三级品类等属性，但是其无法区分用户每次行为所体现的兴趣强弱，从用户兴趣提取能力较弱，导致用户兴趣提取与待推荐物品的相关性差，进而无法为客户推荐适合的物品。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例期望提供一种物品推荐方法及装置、计算机可读存储介质，能够对用户兴趣进行准确提取，进而提高用户兴趣提取与待推荐物品的相关性，从而为用户推荐适合的物品。
[0004]本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0005]本专利技术实施例提供了一种物品推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取对象对应的历史稠密特征、对象对应的历史物品特征，以及多个待推荐物品各自对应的待推荐物品特征；
[0007]利用...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取对象对应的历史稠密特征、对象对应的历史物品特征，以及多个待推荐物品各自对应的待推荐物品特征；利用兴趣抽取模型，对所述待推荐物品特征，以及所述历史物品特征进行提取，确定对象兴趣特征；所述兴趣抽取模型表征提取对象兴趣特征；利用预设推荐网络，对所述历史稠密特征、所述对象兴趣特征和所述待推荐物品特征进行预测推荐，确定推荐结果；基于所述推荐结果，从所述多个待推荐物品中确定待推荐的推荐物品。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述历史物品特征包括：多个历史子物品特征；所述利用兴趣抽取模型，对所述待推荐物品特征，以及所述历史物品特征进行提取，确定对象兴趣特征，包括：通过所述兴趣抽取模型，对所述待推荐物品特征和所述多个历史子物品特征进行提取，得到两两历史子物品特征之间的相关性、待推荐物品特征分别与每个历史子物品特征之间的相关性；基于所述两两历史子物品特征之间的相关性、所述待推荐物品特征分别与每个历史子物品特征之间的相关性，确定所述对象兴趣特征。3.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，每个历史子物品特征包括：行为序列特征、时序特征和精细行为属性特征；所述通过所述兴趣抽取模型，对所述待推荐物品特征和所述多个历史子物品特征进行提取，得到两两历史子物品特征之间的相关性、待推荐物品特征分别与每个历史子物品特征之间的相关性，包括：通过所述每个历史子物品特征对应的所述精细行为属性特征、所述行为序列特征和所述时序特征，确定所述每个历史子物品特征对应的新的精细行为属性特征和所述每个历史子物品特征对应的新的行为序列特征；基于所述每个历史子物品特征对应的所述新的精细行为属性特征和所述每个历史子物品特征对应的所述新的行为序列特征，进行两两相关性运算，得到所述两两历史子物品特征之间的相关性；通过所述每个历史子物品特征对应的所述新的精细行为属性特征、所述每个历史子物品特征对应的所述新的行为序列特征和所述待推荐物品特征，确定所述待推荐物品特征与每个历史子物品特征之间的相关性。4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述通过所述每个历史子物品特征对应的所述精细行为属性特征、所述行为序列特征和所述时序特征，确定所述每个历史子物品特征对应的新的精细行为属性特征和所述每个历史子物品特征对应的新的行为序列特征，包括：利用预设建模网络，对所述每个历史子物品特征对应的所述精细行为属性特征和所述每个历史子物品特征对应的所述行为序列特征进行融合处理，得到所述每个历史子物品特征对应的新的精细行为属性特征；基于所述每个历史子物品特征对应的所述行为序列特征和所述每个历史子物品特征
对应的所述时序特征作和运算，得到所述每个历史子物品特征对应的新的行为序列特征。5.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个历史子物品特征对应的所述新的精细行为属性特征和所述每个历史子物品特征对应的所述新的行为序列特征，进行两两相关性运算，得到所述两两...
【专利技术属性】
技术研发人员：许可为，丁卓冶，王冬月，李征，裘弘亮，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：
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