兴趣特征数据的获取方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开关于一种兴趣特征数据的获取方法、装置、电子设备以及存储介质，属于计算机领域，所述方法包括：获取第一兴趣特征数据和第二兴趣特征数据，第一兴趣特征数据用于表征目标账户第一时间段的兴趣特征，第二兴趣特征数据表征用于目标账户第二时间段的兴趣特征，第一时间段大于第二时间段，利用第一兴趣特征数据和第二兴趣特征数据，确定兴趣倾向权重，兴趣倾向权重用于表征目标账户的各兴趣倾向程度，基于兴趣倾向权重和预先构建的兴趣空间数据，确定第三兴趣特征数据，兴趣空间数据用于表征系统兴趣集合中每个兴趣的本身特征，第三兴趣特征数据用于表征所述目标账户的整体兴趣。本公开丰富了兴趣特征数据，有利于兴趣特征的多样性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
兴趣特征数据的获取方法、装置、电子设备以及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种兴趣特征数据的获取方法、装置、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]在推荐系统中，无论是推荐模型的训练，还是推荐模型的推理，都需要输入兴趣特征数据，这使得兴趣特征数据对推荐模型的性能有着直接的影响。
[0003]现有的兴趣特征数据的获取方式通常是基于历史序列数据或者显示记录的兴趣标签来获得，这些数据常常比较单一，并不能全面地表征出兴趣特征，直接影响到推荐模型性能。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种兴趣特征数据的获取方法，以至少解决相关技术中兴趣特征数据过于单一的问题。
[0005]根据本申请公开实施例的第一方面，提供一种兴趣特征数据的获取方法，包括：
[0006]获取第一兴趣特征数据和第二兴趣特征数据，其中，第一兴趣特征数据用于表征目标账户第一时间段的兴趣特征，第二兴趣特征数据用于表征目标账户第二时间段的兴趣特征，第一时间段大于第二时间段，
[0007]利用第一兴趣特征数据和第二兴本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种兴趣特征数据的获取方法，其特征在于，包括：获取第一兴趣特征数据和第二兴趣特征数据，其中，所述第一兴趣特征数据用于表征目标账户第一时间段的兴趣特征，所述第二兴趣特征数据用于表征所述目标账户第二时间段的兴趣特征，所述第一时间段大于所述第二时间段，利用所述第一兴趣特征数据和所述第二兴趣特征数据，确定兴趣倾向权重，所述兴趣倾向权重用于表征所述目标账户的各兴趣倾向程度，基于所述兴趣倾向权重和兴趣空间数据，确定第三兴趣特征数据，其中，所述兴趣空间数据用于表征兴趣集合中每个兴趣的本身特征，所述第三兴趣特征数据用于表征所述目标账户的整体兴趣。2.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，所述利用所述第一兴趣特征数据和所述第二兴趣特征数据，确定兴趣倾向权重，包括：根据所述目标账户的账户属性特征数据以及历史兴趣序列特征信息，确定所述兴趣倾向权重，其中，所述账户属性特征数据属于所述第一兴趣特征数据，所述历史兴趣序列特征信息属于所述第二兴趣特征数据。3.根据权利要求2所述的获取方法，其特征在于，所述根据所述目标账户的账户属性特征数据以及历史兴趣序列特征信息，确定兴趣倾向权重，包括：将所述账户属性特征数据、以及所述历史兴趣序列特征信息，输入至第一神经网络模型，得到所述目标账户的兴趣倾向权重向量，其中，所述兴趣倾向权重向量中每一位置的元素值表征对应于所述每一位置的兴趣倾向权重。4.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，所述兴趣空间数据按照以下方式预先构建：为每个兴趣设置用于表征该兴趣本身特征的兴趣基向量，将每个所述兴趣基向量作为第一维度向量，将所有所述兴趣基向量作为第二维度向量，得到由所述第一维度向量和所述第二维度向量组成的兴趣空间向量，其中，第一维度向量的维数为所述兴趣基向量的维数，第二维度向量的维数为所述兴趣基向量的总数，所述兴趣空间向量为所述兴趣空间数据，对所述兴趣空间向量中的向量值进行随机均匀的初始化。5.根据权利要求1所述的获取方法，其特征在于，该方法进一步包括：将所获取的所述第一兴趣特征数据和所述第二兴趣特征数据、以及所述第三兴趣特征数据作为输入数...

【专利技术属性】
技术研发人员：骆明楠，廖一桥，
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：