【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、随着网络技术的发展及网络信息的增长，推荐系统在许多在线服务中发挥着越来越重要的作用。基于所推荐的内容不同，存在不同的推荐系统，例如产品推荐系统、新闻推荐系统、视频推荐系统、书籍推荐系统等。这些推荐系统通常可以执行针对用户的个性化推荐。例如，推荐系统通常会基于来自用户的查询来预测该用户感兴趣的内容并将其推荐给用户。
技术实现思路
1、提供本
技术实现思路
以便介绍一组构思，这组构思将在以下的具体实施方式中做进一步描述。本
技术实现思路
并非旨在标识所保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所保护的主题的范围。
2、本公开的实施例提出了用于基于异构图学习的相关性预测的方法、装置和计算机程序产品。可以接收查询和关键词。可以生成与所述查询和所述关键词相对应的异构图。可以根据所述异构图，推断针对所述查询的查询图结构信息。可以基于所述查询图结构信息，生成所述查询的查询表示。可以根据所述异构图，推断针对所述关键词的关键词图结构信息。可以基于所述关键词图结构信息，生成所述关键词...
【技术保护点】
1.一种用于基于异构图学习的相关性预测的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述关键词是针对候选内容项的关键词，并且所述候选内容项包括新闻、视频、电影、书籍、音乐、网页和产品信息中至少之一。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成异构图包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述构建原始异构图包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述组分集合包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述确定边集合包括，对于所述节点集合中的每两个节点：
7.根据权利要求6所述的方法，...
【技术特征摘要】
1.一种用于基于异构图学习的相关性预测的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述关键词是针对候选内容项的关键词，并且所述候选内容项包括新闻、视频、电影、书籍、音乐、网页和产品信息中至少之一。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成异构图包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述构建原始异构图包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述组分集合包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述确定边集合包括，对于所述节点集合中的每两个节点：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述关系包括以下至少之一：查询-关键词点击关系、查询-标题点击关系、查询-实体提取关系、关键词-实体提取关系和关键词-关键词共现关系。
8.根据权利要求3所述的方法，其中，所述原始异构图包括与多个关系类型相对应的多个原始部分图，并且所述生成增强异构图包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述生成增强部分图包括：
10.根据权利要求3所述的方法，其中，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞博琛，张祺，邓维维，孙浩，谢幸，李朝卓，韩维浩，刘玉明，李明正，曾正欣，王慧，练建勋，汪瑜婧，赵健安，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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