媒体信息推荐方法、装置、设备、程序以及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于推荐模型的媒体信息推荐方法、装置、电子设备，相关实施例可应用于云技术、云安全、智慧交通等各种场景，方法包括：获取原始特征和目标对象对应的媒体信息的域特征；通过所述中心子模型，对所述原始特征进行特征映射，得到所述原始特征在目标语义空间下的中心特征；分别通过各所述外围子模型，对相应媒体信息域下的所述域特征进行特征映射，得到所述域特征在所述目标语义空间下的外围特征；通过所述确定子模型，从至少两个所述媒体信息域中确定目标媒体信息域；由此，可以实现以目标媒体信息域作为推荐参考，对目标对象进行冷启动状态下媒体信息域的内容推荐，增强了冷启动状态下媒体信息推荐的准确性与时效性，有效提高媒体信息的推荐的质量。有效提高媒体信息的推荐的质量。有效提高媒体信息的推荐的质量。

【技术实现步骤摘要】
媒体信息推荐方法、装置、设备、程序以及存储介质


[0001]本专利技术涉及信息处理技术，尤其涉及基于推荐模型的媒体信息推荐方法、装置、电子设备、计算机程序产品以及存储介质，使得本方案可应用的领域包括但不限于自动驾驶、车联网、智慧交通等领域。

技术介绍

[0002]人工智能(AI，Artificial Intelligence)是计算机科学的一个综合技术，通过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。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，例如自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。
[0003]相关技术中，向用户推荐进行媒体信息推荐时，通常基于待推荐对象自身的内容历史交互记录进行内容推荐，或者，查找同一系统中与待推荐对象具有相似历史行为的用户对象，以该用户对象的交互内容作为推荐内容向待推荐用户进行推荐，然而，对于冷启动的情况，系统中没有或仅有很少用户
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内容历史交互记录，则难以实现准确地媒体信息推荐。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于推荐模型的媒体信息推荐方法、装置、电子设备、软件程序以及存储介质，能够增强了冷启动状态下媒体信息推荐的准确性与时效性，有效提高媒体信息的推荐的质量，提升用户的使用体验。
[0005]本专利技术实施例提供了一种基于推荐模型的媒体信息推荐方法，所述推荐模型包括中心子模型、确定子模型及至少两个外围子模型，每个所述外围子模型对应一个媒体信息域，所述方法包括：
[0006]获取用于表征目标对象偏好的媒体信息的原始特征，并获取在各所述媒体信息域下，所述目标对象对应的媒体信息的域特征；
[0007]通过所述中心子模型，对所述原始特征进行特征映射，得到所述原始特征在目标语义空间下的中心特征；
[0008]分别通过各所述外围子模型，对相应媒体信息域下的所述域特征进行特征映射，得到所述域特征在所述目标语义空间下的外围特征；
[0009]通过所述确定子模型，基于所述中心特征及各所述媒体信息域对应的外围特征，从至少两个所述媒体信息域中确定目标媒体信息域；
[0010]以所述目标媒体信息域作为推荐参考，对所述目标对象进行冷启动状态下媒体信息域的内容推荐。
[0011]本专利技术实施例还提供了一种基于推荐模型的媒体信息推荐装置所述推荐模型包括中心子模型、确定子模型及至少两个外围子模型，每个所述外围子模型对应一个媒体信
息域，所述装置包括：
[0012]信息传输模块，用于获取用于表征目标对象偏好的媒体信息的原始特征，并获取在各所述媒体信息域下，所述目标对象对应的媒体信息的域特征；
[0013]信息处理模块，用于获取用于表征目标对象偏好的媒体信息的原始特征，并获取在各所述媒体信息域下，所述目标对象对应的媒体信息的域特征；
[0014]所述信息处理模块，用于通过所述中心子模型，对所述原始特征进行特征映射，得到所述原始特征在目标语义空间下的中心特征；
[0015]所述信息处理模块，用于分别通过各所述外围子模型，对相应媒体信息域下的所述域特征进行特征映射，得到所述域特征在所述目标语义空间下的外围特征；
[0016]所述信息处理模块，用于通过所述确定子模型，基于所述中心特征及各所述媒体信息域对应的外围特征，从至少两个所述媒体信息域中确定目标媒体信息域；
[0017]所述信息处理模块，用于以所述目标媒体信息域作为推荐参考，对所述目标对象进行冷启动状态下媒体信息域的内容推荐。
[0018]上述方案中，所述信息处理模块，用于通过所述确定子模型，将所述中心特征分别与各所述外围特征进行匹配，得到所述中心特征与各所述外围特征的匹配度；
[0019]所述信息处理模块，用于将匹配度最大的所述外围特征对应的媒体信息域，确定为所述目标媒体信息域。
[0020]上述方案中，所述信息处理模块，用于获取所述目标对象在所述目标媒体信息域偏好的媒体信息类别；
[0021]所述信息处理模块，用于基于所述媒体信息类别，在所述冷启动状态下的媒体信息域，对所述目标对象进行相同类别的媒体信息推荐。
[0022]上述方案中，所述信息处理模块，用于获取所述目标对象在上游媒体信息域的历史查询操作信息；其中，所述上游媒体信息域包括多个所述媒体信息域；
[0023]所述信息处理模块，用于基于所述历史查询操作信息，确定用于响应所述历史查询操作信息的多个媒体信息中所述目标对象触发的媒体信息；
[0024]所述信息处理模块，用于对所述历史查询操作信息进行特征提取，得到相应的查询特征，并对所述目标对象触发的媒体信息进行特征提取，得到相应的媒体特征；
[0025]所述信息处理模块，用于将所述查询特征与所述媒体特征进行拼接，得到用于表征所述目标对象偏好的媒体信息的原始特征。
[0026]上述方案中，所述信息处理模块，用于当所述目标对象触发的媒体信息的数量为多个时，对多个所述媒体信息进行不同所述媒体信息域的分类，得到分类结果；
[0027]所述信息处理模块，用于依据所述分类结果，确定各所述媒体信息域所包括的媒体信息的数量；
[0028]所述信息处理模块，用于将数量达到数量阈值的媒体信息域所包括的媒体信息作为目标媒体信息；
[0029]所述信息处理模块，用于对所述目标对象触发的媒体信息中的所述目标媒体信息进行特征提取，得到相应的媒体特征。
[0030]上述方案中，所述信息处理模块，用于当所述媒体信息域所包括的媒体信息为文章时，获取所述文章的标题、所述文章归属的类别及所述文章中的命名实体；
[0031]所述信息处理模块，用于分别对所述标题、所述类别及所述命名实体进行特征提取，得到相应的标题特征、类别特征及实体特征；
[0032]所述信息处理模块，用于将所述标题特征、类别特征及实体特征进行拼接，得到所述文章的域特征。
[0033]上述方案中，所述信息处理模块，用于当所述媒体信息域所包括的媒体信息为视频时，获取所述媒体信息的标题、所述媒体信息归属的类别及所述媒体信息的描述信息；
[0034]所述信息处理模块，用于分别对所述标题、所述类别及所述描述信息进行特征提取，得到相应的标题特征、类别特征及描述特征；
[0035]所述信息处理模块，用于将所述标题特征、类别特征及描述特征进行拼接，得到所述媒体信息的域特征。
[0036]上述方案中，所述信息处理模块，用于当所述媒体信息域所包括的媒体信息为应用时，通过所述媒体信息的下载记录，获取所述媒体信息的标题、所述媒体信息归属的类别及所述媒体信息的描述信息；
[0037]所述信息处理模块，用于分别对所述标题、所述类别及所述描述信息进行特征提取，得到相应的标题特征、类别特征及描述特征；
[0038]所述信息处理模块，用于将所述标题特征、类别特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于推荐模型的媒体信息推荐方法，其特征在于，所述推荐模型包括中心子模型、确定子模型及至少两个外围子模型，每个所述外围子模型对应一个媒体信息域，所述方法包括：获取用于表征目标对象偏好的媒体信息的原始特征，并获取在各所述媒体信息域下，所述目标对象对应的媒体信息的域特征；通过所述中心子模型，对所述原始特征进行特征映射，得到所述原始特征在目标语义空间下的中心特征；分别通过各所述外围子模型，对相应媒体信息域下的所述域特征进行特征映射，得到所述域特征在所述目标语义空间下的外围特征；通过所述确定子模型，基于所述中心特征及各所述媒体信息域对应的外围特征，从至少两个所述媒体信息域中确定目标媒体信息域；以所述目标媒体信息域作为推荐参考，对所述目标对象进行冷启动状态下媒体信息域的内容推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述确定子模型，基于所述中心特征及各所述媒体信息域对应的外围特征，从至少两个所述媒体信息域中确定目标媒体信息域，包括：通过所述确定子模型，将所述中心特征分别与各所述外围特征进行匹配，得到所述中心特征与各所述外围特征的匹配度；将匹配度最大的所述外围特征对应的媒体信息域，确定为所述目标媒体信息域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述目标媒体信息域作为推荐参考，对所述目标对象进行冷启动状态下媒体信息域的内容推荐，包括：获取所述目标对象在所述目标媒体信息域偏好的媒体信息类别；基于所述媒体信息类别，在所述冷启动状态下的媒体信息域，对所述目标对象进行相同类别的媒体信息推荐。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用于表征目标对象偏好的媒体信息的原始特征，包括：获取所述目标对象在上游媒体信息域的历史查询操作信息；其中，所述上游媒体信息域包括多个所述媒体信息域；基于所述历史查询操作信息，确定用于响应所述历史查询操作信息的多个媒体信息中所述目标对象触发的媒体信息；对所述历史查询操作信息进行特征提取，得到相应的查询特征，并对所述目标对象触发的媒体信息进行特征提取，得到相应的媒体特征；将所述查询特征与所述媒体特征进行拼接，得到用于表征所述目标对象偏好的媒体信息的原始特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述历史查询操作信息进行特征提取之前，所述方法还包括：当所述目标对象触发的媒体信息的数量为多个时，对多个所述媒体信息进行不同所述媒体信息域的分类，得到分类结果；依据所述分类结果，确定各所述媒体信息域所包括的媒体信息的数量；
将数量达到数量阈值的媒体信息域所包括的媒体信息作为目标媒体信息；所述对所述目标对象触发的媒体信息进行特征提取，得到相应的媒体特征，包括：对所述目标对象触发的媒体信息中的所述目标媒体信息进行特征提取，得到相应的媒体特征。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在各所述媒体信息域中，所述目标对象对应的媒体信息的域特征，包括：当所述媒体信息域所包括的媒体信息为文章时，获取所述文章的标题、所述文章归属的类别及所述文章中的命名实体；分别对所述标题、所述类别及所述命名实体进行特征提取，得到相应的标题特征、类别特征及实体特征；将所述标题特征、类别特征及实体特征进行拼接，得到所述文章的域特征。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在各所述媒体信息域中，所述目标对象对应的媒体信息的域特征，包括：当所述媒体信息域所包括的媒体信息为视频时，获取所述媒体信息的标题、所述媒体信息归属的类别及所述媒体信息的描述信息；分别对所述标题、所述类别及所述描述信息进行特征提取，得到相应的标题特征、类别特征及描述特征；将所述标题特征、类别特征及描述特征进行拼接，得到所述媒体信息的域特征。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在各所述媒体信息域中...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈昊，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：