商品推荐方法、装置、终端设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种商品推荐方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取多领域商品参数；根据所述多领域商品参数，通过预设的多领域深度学习模型，确定多领域混合的目标推荐商品。本发明专利技术能够通过多领域商品推荐，实现商品精准推荐，进而提升用户体验。进而提升用户体验。进而提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
商品推荐方法、装置、终端设备及介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种商品推荐方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]所谓推荐系统，是通过推荐算法发现用户的兴趣点，从而提升各项业务指标以及用户粘性。比如，短视频平台通过推荐系统来提升用户使用时长以及电商平台通过推荐系统提升销售额等。
[0003]然而，现有的推荐算法通常仅是针对单一领域进行研究，例如，仅是针对商品、视频、餐厅等单领域进行推荐，较少进行多领域混合推荐，导致领域之间的用户特征无法共享，极大程度上影响了推荐效果。比如，喜欢观看探店视频的用户，可能更喜欢热门的网红餐厅，但是将视频领域和餐厅领域分开考虑时，无法精准把握用户偏好，导致推荐效果差。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种商品推荐方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，旨在通过多领域商品推荐，实现商品精准推荐，进而提升用户体验。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种商品推荐方法，所述方法包括以下步骤：
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述商品推荐方法包括：获取多领域商品参数；根据所述多领域商品参数，通过预设的多领域深度学习模型，确定多领域混合的目标推荐商品。2.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，在所述根据所述多领域商品参数，通过预设的多领域深度学习模型，确定多领域混合的目标推荐商品的步骤之后，还包括：针对所述目标推荐商品的商品排序位置进行修正，并确定修正商品排序位置后的目标推荐商品对应的用户点击率；基于所述用户点击率，评估所述目标推荐商品的商品推荐效果。3.如权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，在所述针对所述目标推荐商品的商品排序位置进行修正的步骤之前，还包括：根据预设位置网络，构建商品位置偏差修正规则，其中，所述商品位置偏差修正规则包括：所述目标推荐商品在当前位置处被用户点击的概率；所述针对所述目标推荐商品的商品排序位置进行修正的步骤，包括：通过所述商品位置偏差修正规则，针对所述目标推荐商品的商品排序位置的点击率偏差进行修正。4.如权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，在所述基于所述目标推荐商品的用户点击率，评估所述目标推荐商品的商品推荐效果的步骤之后，还包括：构建待推荐商品权重函数；通过所述待推荐商品权重函数，调整所述目标推荐商品的权重，基于所述权重优化所述用户点击率对应的损失函数。5.如权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述多领域商品参数包括：多领域商品特征、商品上下文特征以及待推荐用户特征，所述获取多领域...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭晓冬，葛灿，夏之阳，冯子明，
申请(专利权)人：招商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：