【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，尤其涉及一种基于掩码模块推荐对象的方法及装置。
技术介绍
1、推荐系统在人们的日常生活中扮演着重要角色，无论是在网络购物、新闻阅读还是视频观看等方面，都可以看到其应用。其中，用户点击预测（click through rate，ctr）模型是推荐系统中的关键任务之一，它用于估计用户点击某个物品的概率。ctr模型预估在推荐系统排序环节中起着重要的作用，通过对用户和商品特征进行建模和表达，将最有可能被用户点击的物品优先推送给用户，从而提升用户满意度和整个推荐系统的效率。
2、ctr模型预测的关键挑战之一是如何有效选择模型特征的交互。传统的线性模型（如线性回归）在实际应用中表现良好，但缺乏学习特征交互的能力。为了克服这一限制，基于因子分解机（factorization machine，fm）的模型被提出，通过特征向量的内积来建模特征之间的交互，并取得了良好的效果。
3、随着深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域的成功应用，越来越多的深度学习模型也被引入到ctr模型预测任务中，例如结合宽度和深度的模型（wide and deep，wdl）等。这些模型将原始的特征输入深度神经网络（dnn）中，学习显式或隐式的特征交互。
4、然而，上述ctr模型存在两个缺点。首先，它们的特征交互较为有限，有些特征是通过人工经验设计的，这种设计过程比较昂贵。其次，有用的特征交互往往很稀疏，使得模型从大量参数学习中有效地学习交互特征变得困难。
技术实现思路
2、本公开实施例的第一方面，提供了一种基于掩码模块推荐对象的方法，推荐模型中包含一个掩码模块，该方法包括：获取用户数据对应的初始特征向量；对初始特征向量进行特征处理，得到掩码模块的掩码特征向量；对初始特征向量和掩码特征向量进行融合处理，得到掩码模块的掩码过滤特征向量；根据掩码过滤特征向量和掩码模块的权重，确定掩码模块的目标特征向量；对目标特征向量进行预测处理，得到向用户推荐的对象集合。
3、本公开实施例的第二方面，提供了一种基于掩码模块推荐对象的装置，推荐模型中包含一个掩码模块，该装置包括：获取模块，用于获取用户数据对应的初始特征向量；特征处理模块，用于对初始特征向量进行特征处理，得到掩码模块的掩码特征向量；融合处理模块，用于对初始特征向量和掩码特征向量进行融合处理，得到掩码模块的掩码过滤特征向量；确定模块，用于根据掩码过滤特征向量和掩码模块的权重，确定掩码模块的目标特征向量；推荐模块，用于对目标特征向量进行预测处理，得到向用户推荐的对象集合。
4、本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
5、本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
6、本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本公开实施例可以获取用户数据对应的初始特征向量；对初始特征向量进行特征处理，得到掩码模块的掩码特征向量；对初始特征向量和掩码特征向量进行融合处理，得到掩码模块的掩码过滤特征向量；根据掩码过滤特征向量和掩码模块的权重，确定掩码模块的目标特征向量；对目标特征向量进行预测处理，得到向用户推荐的对象集合。本公开的技术方案可以引入掩码模块，能够更好地建模特征之间的交互关系，从而提升模型对特征交互的学习能力。通过掩码模块的权重调整，可以自动选择和调整不同特征的重要性，减少了人工设计特征的工作量。通过融合初始特征向量和掩码特征向量，以及利用目标特征向量进行预测处理，能够提升模型的预测准确性和推荐效果。
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1.一种基于掩码模块推荐对象的方法，其特征在于，推荐模型中包含一个所述掩码模块，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述掩码模块中包含聚合层和映射层，对所述初始特征向量进行特征处理，得到所述掩码模块的掩码特征向量包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述掩码模块中还包含归一化层；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述掩码模块中还包含隐藏层，所述掩码模块的权重为所述隐藏层的权重；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐模型中包含多个所述掩码模块，在对所述目标特征向量进行预测处理之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户数据包括离散型数据集合和连续型数据集合，获取所述用户数据对应的初始特征向量包括：
8.一种基于掩码模块推荐对象的装置，其特征在于，推荐模型中包含一个所述掩码模块，该装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于掩码模块推荐对象的方法，其特征在于，推荐模型中包含一个所述掩码模块，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述掩码模块中包含聚合层和映射层，对所述初始特征向量进行特征处理，得到所述掩码模块的掩码特征向量包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述掩码模块中还包含归一化层；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述掩码模块中还包含隐藏层，所述掩码模块的权重为所述隐藏层的权重；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐模型中包含多个所述掩码模块，在对所述目标特征向量进行预测处理之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘欢，董辉，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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