【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于深度学习与人工智能领域，涉及个性化推荐技术，具体是一种基于向量数据库的个性化推荐方法。
技术介绍
1、随着互联网信息的爆炸式增长，用户面临着信息过载的问题，如何从海量数据中找到自己感兴趣的内容，成了一个亟待解决的挑战。个性化推荐是一种有效的解决方案，它可以根据用户的个性和偏好，为用户提供定制化的信息服务。个性化推荐的核心任务是利用用户和物品的各种数据信息，建立用户和物品之间的相似度或相关度，从而预测用户对未知物品的喜好程度，并按照一定的顺序展示给用户。
2、目前，个性化推荐主要采用以下几种方法：
3、1)基于内容的推荐方法：该方法根据物品的内容属性，如文本、图像、音频等，计算物品之间的相似度，并根据用户历史喜欢的物品，为用户推荐与之相似的物品。该方法的优点是可以解决新用户和新物品的冷启动问题，缺点是需要对物品内容进行分析和提取特征，且忽略了用户之间的协同效应。
4、2)基于协同过滤的推荐方法：该方法根据用户对物品的评分或反馈，计算用户或物品之间的相似度，并根据相似用户或相似物品的评分或反馈，为目标用户推荐可能感兴趣的物品。该方法的优点是可以利用用户群体的智慧，发现潜在的用户兴趣，缺点是需要大量的评分或反馈数据，且难以解决新用户和新物品的冷启动问题。
5、3)基于深度学习的推荐方法：该方法利用深度神经网络来学习用户和物品的高维稠密特征向量，并根据特征向量之间的距离或内积来预测用户对物品的喜好程度。该方法可以同时利用多种数据源，如文本、图像、音频等，并能够自动学习复杂非线
6、上述方法各有优缺点，但都面临着一个共同的问题，即如何高效地存储和检索海量多源异构数据。传统的关系型数据库或文档型数据库难以满足这一需求，因为它们的数据结构和查询方式不适合处理高维稠密的特征向量。因此，需要一种新的数据库技术来解决这一问题，即向量数据库。
7、向量数据库是一种专门为处理向量嵌入独特结构而构建的数据库系统，具备低成本存储和高性能计算两大核心能力，具体包括用于搜索和检索的向量索引、混合存储以及api等功能。向量数据库可以将用户和物品的特征向量从多种数据源中提取出来，并将其存储在同一空间中，从而实现跨模态的数据检索和分析。向量数据库还可以根据用户的属性、行为和上下文信息，快速地检索出与用户最相似的候选物品集合，并将其作为推荐系统的输入。
8、然而，现有的向量数据库仍然存在一些不足之处，如：
9、不能充分利用用户和物品的结构化数据，如类别、标签、评分等，来提高检索的精度和效率；
10、不能动态地调整检索策略，根据不同的场景和目标，选择合适的相似度度量和排序方法；
11、不能有效地处理新用户和新物品的冷启动问题，为缺乏历史数据的用户或物品提供合理的推荐结果。
12、为此，提出一种基于向量数据库的个性化推荐方法。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种基于向量数据库的个性化推荐方法，该一种基于向量数据库的个性化推荐方法解决了现有的向量数据库存储和检索海量多源异构数据存在：1)不能充分利用用户和物品的结构化数据，如类别、标签、评分等，来提高检索的精度和效率；2)不能动态地调整检索策略，根据不同的场景和目标，选择合适的相似度度量和排序方法；3)不能有效地处理新用户和新物品的冷启动问题，为缺乏历史数据的用户或物品提供合理的推荐结果的问题。
2、为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出一种基于向量数据库的个性化推荐方法，包括以下步骤：
3、步骤一：收集用户属性、行为数据以及物品信息；
4、步骤二：利用视觉语言预训练模型提取用户特征向量和物品特征向量，并将所述用户特征向量和所述物品特征向量存储在向量数据库中；
5、步骤三：根据所述用户属性、所述行为数据以及所述物品信息生成用户画像；
6、步骤四：在向量数据库中检索出与用户最相似的候选物品集合；
7、步骤五：通过排序模型对候选物品集合进行排序，生成推荐列表；
8、步骤六：根据业务规则和运营策略，对推荐列表进行补充和过滤，输出最终的个性化推荐结果。
9、优选地，所述用户属性数据包括用户的年龄、性别、地域以及职业；
10、所述用户行为数据包括用户的浏览、点击、收藏以及购买行为；
11、所述物品信息包括物品的类别、标签、描述以及图片。
12、优选地，所述视觉语言预训练模型的图像编码器采用卷积神经网络或vit架构，
13、文本编码器采用transformer架构。
14、优选地，步骤二中还包括：
15、将用户和物品的标识存储在向量数据库中。
16、优选地，根据所述用户属性、所述行为数据以及所述物品信息生成用户画像，包括以下步骤：
17、利用统计和机器学习方法对用户属性和行为数据进行分析，并根据分析结果形成用户画像。
18、优选地，所述用户画像用数值向量表示。
19、优选地，在向量数据库中检索出与用户最相似的候选物品集合，包括以下步骤：
20、将所述用户画像作为查询向量；
21、将所述查询向量与向量数据库中的物品特征向量进行向量相似度匹配，并返回与之最相似的一组候选物品集合。
22、优选地，相似性匹配的规则包括：匹配当前用户的最相似用户所购买或感兴趣的物品，匹配当前用户所购买过或感兴趣的物品的最相似物品。
23、优选地，通过排序模型对候选物品集合进行排序，生成推荐列表，包括以下步骤：
24、将所述用户画像和所述物品特征向量输入至排序模型内，获取候选项目的预测分数；
25、根据预测分数对候选项目进行排序；
26、根据排序顺序生成排序列表。
27、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
28、本专利技术利用向量数据库的高效存储和检索能力，实现了对海量多源异构数据的快速处理和分析；结合用户和物品的结构化数据，提高了检索的精度和效率；动态地调整检索策略，适应不同的场景和目标；有效地处理新用户和新物品的冷启动问题，提高了推荐系统的覆盖率和准确率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，所述用户属性数据包括用户的年龄、性别、地域以及职业；
3.根据权利要求1所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，所述视觉语言预训练模型的图像编码器采用卷积神经网络或ViT架构，
4.根据权利要求1所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，步骤二中还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，根据所述用户属性、所述行为数据以及所述物品信息生成用户画像，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，所述用户画像用数值向量表示。
7.根据权利要求6所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，在向量数据库中检索出与用户最相似的候选物品集合，包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，相似性匹配的规则包括：匹配当前
9.根据权利要求8所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，通过排序模型对候选物品集合进行排序，生成推荐列表，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，所述用户属性数据包括用户的年龄、性别、地域以及职业；
3.根据权利要求1所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，所述视觉语言预训练模型的图像编码器采用卷积神经网络或vit架构，
4.根据权利要求1所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，步骤二中还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于向量数据库的个性化推荐方法，其特征在于，根据所述用户属性、所述行为数据以及所述物品信息生成用户画像，包括以下步骤：...
【专利技术属性】
技术研发人员：程超，徐伟杰，吴劲松，殷文，
申请(专利权)人：合肥人工智能与大数据研究院有限公司，
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。