【技术实现步骤摘要】
物料推荐方法、装置及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种物料推荐方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着推荐系统的深入应用，推荐场景也变得愈加复杂，在同一个场景中，往往需要推荐许多种不同类别的推荐候选，即异质物料推荐。例如，在购物APP中，需要推荐商品，服务，视频，营销等多种物料。为了做到同一系统推荐多种物料，常见的方式是对不同种类的物料分别进行建模，训练和推理，最终通过一套规则系统将多种物料的推荐结果进行整合。但是这种规则系统并不灵活，得到的推荐结果准确度低。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种物料推荐方法、装置及计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中对异质物料进行推荐时，推荐结果准确度低，导致用户体验感差的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种物料推荐方法，包括：接收移动端发送的基于目标对象的物料推荐请求，获取所述目标对象的静...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种物料推荐方法，其特征在于，包括：接收移动端发送的基于目标对象的物料推荐请求，获取所述目标对象的静态属性数据以及所述目标对象的动态交互数据；提取所述静态属性数据的静态属性特征，以及所述动态交互数据对应的交互特征；获取预定场景下多种备选物料分别在统一特征空间下对应的统一物料特征；依据所述多种备选物料分别对应的统一物料特征，所述静态属性特征以及所述交互特征，确定在所述预定场景下向所述目标对象推荐的包括多种目标物料的推荐结果，并将所述推荐结果反馈给所述移动端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取预定场景下多种备选物料分别在统一特征空间下对应的统一物料特征，包括：提取所述多种备选物料在对应特征空间下的原始物料特征；依据空间映射函数，将所述多种备选物料对应的原始物料特征映射到所述统一特征空间，得到所述预定场景下所述多种备选物料分别在所述统一特征空间下对应的所述统一物料特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述多种备选物料分别对应的统一物料特征，所述静态属性特征以及所述交互特征，确定在所述预定场景下向所述目标对象推荐的包括多种目标物料的推荐结果，并将所述推荐结果反馈给所述移动端，包括：基于所述交互特征，确定所述目标对象与所述动态交互数据中已选物料之间的第一交互特征，以及所述已选物料与对象之间的第二交互特征；将所述统一物料特征，所述静态属性特征以及所述第一交互特征进行拼接，得到第一目标特征，以及将所述统一物料特征，所述静态属性特征以及所述第二交互特征进行拼接，得到第二目标特征；基于所述第一目标特征和所述第二目标特征，确定在所述预定场景下向所述目标对象推荐的包括多种目标物料的推荐结果，并将所述推荐结果反馈给所述移动端。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述静态属性数据的静态属性特征，以及所述动态交互数据对应的交互特征，包括：采用物料推荐模块的特征提取模块提取所述静态属性数据的静态属性特征，以及所述动态交互数据对应的交互特征；所述依据所述多种备选物料分别对应的统一物料特征，所述静态属性特征以及所述交互特征，确定在所述预定场景下向所述目标对象推荐的包括多种目标物料的推荐结果，并将所述推荐结果反馈给所述移动端，包括：将所述多种备选物料分别对应的统一物料特征，所述静态属性特征以及所述交互特征输入至物料推荐模型的推荐模块中，得到在所述预定场景下向所述目标对象推荐的包括多种目标物料的推荐结果，并将所述推荐结果反馈给所述移动端；其中，所述物料推荐模型采用多组样本数据训练得到，所述多组样本数据包括：样本对象的静态属性数据，所述样本对象的动态交互数据，以及向所述样本对象推荐的样本推荐结果。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：采用以下方式对所述多组样本数据进行训练，得到所述物料推荐模型：
获取初始推荐模型，以及构造用于模型训练的损失函数，其中，所述损失函数包括第一损失函数项，第二损失函数项以及第三损失函数项，所述第一损失函数项用于保持同种类型的物料在所述统一特征空间的相对稳定性，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆承镪，杨红霞，
申请(专利权)人：阿里巴巴达摩院杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。