话题动态推荐方法、装置、存储介质以及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种话题动态推荐方法、装置、存储介质以及电子设备。该方法包括：获取用户的用户信息和多个会话话题中每一个会话话题的会话信息，其中，会话话题为待向用户推荐的话题，用户信息包括用户的历史聊天信息、基本兴趣信息；将用户信息与会话信息输入到语言模型中，得到用户的基本兴趣向量、历史聊天信息向量以及会话信息的会话信息向量；通过大小不同的卷积核提取历史聊天信息的嵌入特征；对嵌入特征进行编码，得到用户的动态兴趣信息；根据动态兴趣信息与会话信息向量，从会话话题中确定出目标会话话题；向用户推荐目标会话话题。本发明专利技术解决了用户兴趣发生转变时无法向用户推荐更符合用户动态兴趣信息的会话话题的技术问题。技术问题。技术问题。

【技术实现步骤摘要】
话题动态推荐方法、装置、存储介质以及电子设备


[0001]本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种话题动态推荐方法、装置、存储介质以及电子设备。

技术介绍

[0002]现有技术中，没有很好的推荐方法，能够有效地根据话题的转变动态识别用户的兴趣信息，向用户进行实时推荐符合用户动态兴趣信息的会话话题。传统推荐方法侧重于特征工程的构建，通过构建用户和会话话题的特征表示进行兴趣匹配，基于深度学习的推荐方法通过各类神经网络提升推荐算法的性能。但大量的对话信息使用户的兴趣兴趣不断的发生改变，当用户兴趣爱好随时间发生改变时，无法向用户推荐更符合用户动态兴趣信息的会话话题。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种话题动态推荐方法、装置、存储介质以及电子设备，以至少解决用户兴趣发生转变时无法向用户推荐更符合用户动态兴趣信息的会话话题。
[0004]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种话题动态推荐方法，包括：获取用户的用户信息和多个会话话题中每一个会话话题的会话信息，其中，上述会话话题为待向上述用户推荐的话题，上述用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种话题动态推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的用户信息和多个会话话题中每一个会话话题的会话信息，其中，所述会话话题为待向所述用户推荐的话题，所述用户信息包括所述用户的历史聊天信息、基本兴趣信息；将所述用户信息与所述会话信息输入到语言模型中，得到所述用户的基本兴趣向量、历史聊天信息向量以及所述会话信息的会话信息向量；通过大小不同的卷积核提取所述历史聊天信息的嵌入特征；对所述嵌入特征进行编码，得到所述用户的动态兴趣信息；根据所述动态兴趣信息与所述会话信息向量，从所述会话话题中确定出目标会话话题；向所述用户推荐所述目标会话话题。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过大小不同的卷积核提取所述历史聊天信息的嵌入特征包括：使用特征提取模型提取所述历史聊天信息的所述嵌入特征，其中，所述特征提取模型包括词嵌入层、卷积层、池化层、全连接层，所述卷积层包括大小不同的卷积核。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用特征提取模型提取所述历史聊天信息的所述嵌入特征包括：将历史聊天信息向量作为所述词嵌入层的输出内容；将所述输出内容采用卷积核不同的一维卷积编码，得到编码信息；对所述编码信息执行最大池化操作，得到池化信息；整合所述池化信息，得到所述嵌入特征。4.根据权利要求1
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3任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述嵌入特征进行编码，得到所述用户的动态兴趣信息包括：对所述基本兴趣向量做线性变换，得到变换结果；使用所述变换结果初始化长短期记忆网络模型，得到目标长短期记忆网络模型；由所述目标长短期记忆网络模型识别所述嵌入特征，得到所述动态兴趣信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在获取到所述会话信息的会话信息向量之后，将所述会话信息向量输入到所述目标长短期记忆网络中，得到新的所述会话信息向量，在确定所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：王硕，杨康，姜娜，李霞，
申请(专利权)人：北京明略软件系统有限公司，
类型：发明
国别省市：