一种推荐方法及相关装置制造方法及图纸

一种推荐方法，可以应用于人工智能领域，包括：获取第一特征表示和第二特征表示；所述第一特征表示对应于目标用户的属性信息；所述第二特征表示对应于目标物品的属性信息；所述第一特征表示包括多个第一子特征表示，所述第二特征表示包括多个第二子特征表示；根据所述多个第一子特征表示和所述多个第二子特征表示，确定多个相似度；其中，每个所述相似度为一个所述第一子特征表示和一个所述第二子特征表示之间的相似度；将所述多个相似度进行融合，得到所述目标用户和所述目标之间的推荐信息。本申请通过显式的方法建模用户和物品之间的交互信息，在交互环节不需要增加额外参数，并且同时可以取得更好的预测效果。并且同时可以取得更好的预测效果。并且同时可以取得更好的预测效果。

【技术实现步骤摘要】
一种推荐方法及相关装置


[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种推荐方法及相关装置。

技术介绍

[0002]人工智能(artificial intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
[0003]选择率预测，是指预测用户在特定环境下对某个物品的选择概率。例如，应用商店、在线广告等应用的推荐系统中，选择率预测起到关键作用；通过选择率预测可以实现最大化企业的收益和提升用户满意度，推荐系统需同时考虑用户对物品的选择率和物品竞价，其中，选择率为推荐系统根据用户历史行为预测得到，而物品竞价代表该物品被选择/下载后系统的收益。例如，可以通过构建一个函数，该函数可以根据预测的用户选择率和物品竞价计算得到一个函数值，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一特征表示和第二特征表示；所述第一特征表示对应于目标用户的属性信息；所述第二特征表示对应于目标物品的属性信息；所述第一特征表示包括多个第一子特征表示，所述第二特征表示包括多个第二子特征表示；根据所述多个第一子特征表示和所述多个第二子特征表示，确定多个相似度；其中，每个所述相似度为一个所述第一子特征表示和一个所述第二子特征表示之间的相似度；将所述多个相似度进行融合，得到所述目标用户和所述目标之间的推荐信息；当所述推荐信息满足预设条件，确定向所述目标用户推荐所述目标物品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个第一子特征表示为对所述第一特征表示进行切分得到的；所述多个第二子特征表示为对所述第二特征表示进行切分得到的。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多个相似度包括多组相似度，每组相似度为：一个所述第一子特征表示和各个所述第二子特征表示之间的相似度；或者，一个所述第二子特征表示和各个所述第一子特征表示之间的相似度；所述将所述多个相似度进行融合，包括：将每组相似度中包括的多个相似度的最大值进行融合。4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述第一特征表示为根据所述目标用户的属性信息通过第一编码器得到的，所述第一编码器包括多个第一全连接层，所述第一特征表示为根据所述多个第一全连接层中的M个第一全连接层的输出得到，所述M为大于1的正数。5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述第二特征表示为根据所述目标物品的属性信息通过第二编码器得到的，所述第二编码器包括多个第二全连接层，所述第二特征表示为根据所述多个第二全连接层中最靠近输出层的第二全连接层的输出得到。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述目标用户的属性信息包括多个维度的用户属性，所述第一特征表示为通过第一编码器对所述目标用户的属性信息对应的第一目标嵌入表示进行处理得到的；所述方法还包括：获取所述用户的属性信息对应的第一初始嵌入表示；所述第一初始嵌入表示包括多个第一嵌入向量，每个第一嵌入向量对应一个维度的用户属性；通过权重确定网络，处理所述第一初始嵌入表示；得到每个所述用户属性的第一权重；根据所述第一权重，对所述多个第一嵌入向量进行调整，得到所述第一目标嵌入表示。7.根据权利要求4至6任一所述的方法，其特征在于，所述目标物品的属性信息包括多个维度的物品属性，所述第二特征表示为通过第二编码器对所述目标物品的属性信息对应的第二目标嵌入表示进行处理得到的；所述方法还包括：获取所述物品的属性信息对应的第二初始嵌入表示；所述第二初始嵌入表示包括多个第二嵌入向量，每个第二嵌入向量对应一个维度的物品属性；通过权重确定网络，处理所述第二初始嵌入表示；得到每个所述物品属性的第二权重；根据所述第二权重，对所述多个第二嵌入向量进行调整，得到所述第二目标嵌入表示。8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述权重确定网络仅包括一层FC。
9.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述目标用户的属性信息包括如下的至少一种：性别，年龄，职业，收入，爱好，教育程度。10.根据权利要求1至9任一所述的方法，其特征在于，所述目标物品的属性信息包括如下的至少一种：物品名称，开发者，安装包大小，品类，好评度。11.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一特征表示和第二特征表示；所述第一特征表示为通过第一编码器对目标用户的属性信息进行特征提取得到的；所述第二特征表示为通过第二编码器对目标物品的属性信息进行特征提取得到的；所述第一特征表示包括多个第一子特征表示，所述第二特征表示包括多个第二子特征表示；根据所述多个第一子特征表示和所述多个第二子特征表示，确定多个相似度；其中，每个所述相似度为一个所述第一子特征表示和一个所述第二子特征表示之间的相似度；将所述多个相似度进行融合，得到所述目标用户和所述目标之间的推荐信息；所述推荐信息和对应的相似度标注用于确定第一损失，所述第一损失用于更新所述第一编码器和所述第二编码器，所述相似度标注为根据所述目标用户的真实操作日志得到。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一特征表示和所述第二特征表示之间相似度用于确定第二损失，所述第二损失用于更新所述第一编码器和所述第二编码器；在所述真实操作日志指示所述目标用户存在对所述目标物品的正向操作行为时，所述第二损失指示最大化所述第一特征表示和所述第二特征表示之间的相似度，在所述真实操作日志指示所述目标用户不存在对所述目标物品的操作行为或者存在对所述目标物品的负向操作行为时，所述第二损失指示最小化所述第一特征表示和所述第二特征表示之间的相似度。13.根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，所述多个第一子特征表示为对所述第一特征表示进行切分得到的；所述多个第二子特征表示为对所述第二特征表示进行切分得到的。14.根据权利要求11至13任一所述的方法，其特征在于，所述多个相似度包括多组相似度，每组相似度为：一个所述第一子特征表示和各个所述第二子特征表示之间的相似度；或者，一个所述第二子特征表示和各个所述第一子特征表示之间的相似度；所述将所述多个相似度进行融合，包括：将每组相似度中包括的多个相似度的最大值进行融合。15.根据权利要求11至14任一所述的方法，其特征在于，所述第一编码器包括多个第一全连接层，所述第一特征表示为根据所述多个第一全连接层中的M个第一全连接层的输出得到，所述M为大于1的正数；或者，所述第二编码器包括多个第二全连接层，所述第二特征表示为根据所述多个第二全连接层中最靠近输出层的第二全连接层的输出得到。16.根据权利要求11至15任一所述的方法，其特征在于，所述目标用户的属性信息包括多个维度的用户属性，所述第一特征表示为通过第一编码器对所述目标用户的属性信息对应的第一目标嵌入表示进行处理得到的；所述方法还包括：获取所述用户的属性信息对应的第一初始嵌入表示；所述第一初始嵌入表示包括多个
第一嵌入向量，每个第一嵌入向量对应一个维度的用户属性；通过权重确定网络，处理所述第一初始嵌入表示；得到每个所述用户属性的第一权重；根据所述第一权重，对所述多个第一嵌入向量进行调整，得到所述第一目标嵌入表示；所述第一损失还用于更新所述权重确定网络。17.一种推荐装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取第一特征表示和第二特征表示；所述第一特征表示对应于目标用户的属性信息；所述第二特征表示对应于目标物品的属性信息；所述第一特征表示包括多个第一子特征表示，所述第二特征表示包括多个第二子特征表示；数据处理模块，用于根据所述多个第一子特征表示和所述多个第二子特征表示，确定多个相似度；其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈渤，李向阳，郭慧丰，唐睿明，董振华，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：