【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种媒体的多样性推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着信息量的急剧增加，为了避免在海量媒体中难以查找到所需的媒体，因此采用推荐技术预测目标对象可能感兴趣的媒体，然后进行推荐。
2、传统的推荐方案中，主要是采用基于图神经网络的推荐系统，将媒体和对象构建成图结构，采用嵌入向量进行表示，经过交互的监督学习以学习到优化后的嵌入向量，在未交互候选媒体中预测目标对象可能感兴趣的媒体进行推荐。然而，上述推荐方案是以媒体的准确性推荐为导向进行推荐的，从而使相似媒体的推荐数量多，影响对象与媒体的交互率。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种媒体的多样性推荐方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，能够使对象与推荐的媒体的交互率。
2、第一方面，本申请提供了一种媒体的多样性推荐方法。所述方法包括：
3、在第一网络节点图中，提取媒体节点和对象节点各自对应的各阶邻居节点；所...
【技术保护点】
1.一种媒体的多样性推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述媒体节点的各阶邻居节点对应的表示向量，与所述对象节点的各阶邻居节点对应的表示向量进行交叉处理，得到交叉向量包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述各阶邻居节点包括各邻居阶级的邻居节点；所述对所述媒体节点的各阶邻居节点进行聚合处理，得到第一邻居聚合节点包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一邻居聚合节点的表示向量与所述第二邻居聚合节点的表示向量进行交叉处理，得到交叉向量包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种媒体的多样性推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述媒体节点的各阶邻居节点对应的表示向量，与所述对象节点的各阶邻居节点对应的表示向量进行交叉处理，得到交叉向量包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述各阶邻居节点包括各邻居阶级的邻居节点；所述对所述媒体节点的各阶邻居节点进行聚合处理，得到第一邻居聚合节点包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一邻居聚合节点的表示向量与所述第二邻居聚合节点的表示向量进行交叉处理，得到交叉向量包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述目标对象交互过的媒体集合，确定所述目标对象的多样性指数包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述聚合子向量确定所述目标对象的多样性指数包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述候选媒体中，依据所述多样性指数和所述交叉向量选取不同媒体类型的媒体进行推荐包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定所述第i媒体的调整参数包括：
10.根据权利要求1至9中的任一项所述的方法，其特征在于，应用于图神经网络，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈昊，
申请(专利权)人：深圳市腾讯计算机系统有限公司，
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。