【技术实现步骤摘要】
目标产品的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及互联网
，特别是涉及一种目标产品的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展，通过互联获取信息成为人们生活、娱乐和工作的一部分。商家为了提高知名度或增加销量，往往通过互联网进行产品的推荐。
[0003]现有的产品推荐方法，往往是根据对象在单一场景下的行为数据，挖掘对象的兴趣，然后基于所挖掘兴趣进行建模以进行产品的推荐。然而，对象的兴趣通常是多种多样的，仅基于单一场景的兴趣并不能够真实全面的表达出对象的喜好，从而导致产品推荐的准确性较低。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高产品推荐的准确性的目标产品的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种目标产品的推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取目标产品的产品推荐特征、候选对象的对象特征以及所述候选对象在各产品交互场景下进行产品交互所得的行为特征序列；
[0007]...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标产品的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标产品的产品推荐特征、候选对象的对象特征以及所述候选对象在各产品交互场景下进行产品交互所得的行为特征序列；基于所述行为特征序列中的行为特征和所述产品推荐特征，确定所述候选对象对所述目标产品的兴趣特征；根据所述产品推荐特征、所述对象特征和所述兴趣特征之间的拼接特征，确定所述候选对象对所述目标产品的兴趣得分；在所述候选对象中选取所述兴趣得分达到得分条件的目标对象；向所述目标对象推送所述目标产品的产品推荐信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标产品的产品推荐特征、候选对象的对象特征以及所述候选对象在各产品交互场景下进行产品交互所得的行为特征序列，包括：获取目标产品的产品推荐信息、候选对象的对象信息以及所述候选对象在各产品交互场景下进行产品交互所得的行为信息集合；对所述产品推荐信息、所述对象信息以及所述行为信息集合中的各行为信息进行向量化处理；对向量化处理后的结果进行降维处理，得到所述产品推荐特征、所述对象特征以及所述行为特征序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述行为信息集合中的行为信息按照行为时间进行排序；所述对所述产品推荐信息、所述对象信息以及所述行为信息集合中的各行为信息进行向量化处理，包括：对所述产品推荐信息、所述对象信息以及排序后所述行为信息集合中的各行为信息进行向量化处理。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述行为特征序列中的行为特征和所述产品推荐特征，确定所述候选对象对所述目标产品的兴趣特征，包括：获取所述行为特征序列中行为特征对应的行为时间和位置编码；基于所述行为特征序列中的行为特征、所述行为时间、所述位置编码和所述产品推荐特征，确定各所述行为特征对应的子兴趣特征；根据各所述子兴趣特征，确定所述候选对象对所述目标产品的兴趣特征。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：基于多头注意力机制对所述行为特征序列进行特征提取，得到对应的注意力行为特征；每个所述行为特征对应的所述注意力行为特征的个数与所述多头注意力机制的头数一致；所述基于所述行为特征序列中的行为特征、所述行为时间、所述位置编码和所述产品推荐特征，确定各所述行为特征对应的子兴趣特征，包括：针对每个所述注意力行为特征，基于当前所述注意力行为特征、所述目标产品的产品推荐特征、所述行为时间和所述位置编码，确定当前所述注意力行为特征对应的子兴趣特征，直至得到每个所述注意力行为特征对应的子兴趣特征；
对每个所述行为特征对应的各所述注意力行为特征的子兴趣特征进行拼接，得到每个所述行为特征对应的子兴趣特征。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述候选对象在各产品交互场景下进行产品交互形成的上下文信息；对所述上下文信息依序进行向量化处理以及降维处理，得到上下文特征；所述根据所述产品推荐特征、所述对象特征和所述兴趣特征之间的拼接特征，确定所述候选对象对所述目标产品的兴趣得分，包括：对所述产品推荐特征、所述对象特征、所述兴趣特征和所述上下文特征进行拼接，得到拼接特征；基于所述拼接特征确定所述候选对象对所述目标产品的兴趣得分。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述产品推荐特征、所述对象特征、所述行为特征序列和上下文特征是通过产品推荐模型进行特征处理所得的；所述方法还包括：将样本产品对应的训练产品推荐信息、样本对象对应的训练对象信息以及所述样本对象在各所述产品交互场景下对所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：石志林，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
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。