【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，尤其涉及一种交互行为预测的方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、随着科技的发展，推荐算法在当下的生活中是不可或缺的，多种场景下存在着推荐系统的身影，例如网络购物、新闻阅读、视频观看及音乐推荐等。现有技术中，为了节省人力，针对不同的用户推荐个性化且高品质的内容，提升合作伙伴的效率，存在多种不同的推荐算法，其中一类推荐算法是通过用户行为序列进行个性化推荐，也可称为序列推荐，用于根据用户和内容之间的交互行为对用户特征进行建模，从而可以通过不同方法捕捉用户与内容之间交互行为的长期偏好及短期偏好，综合长期偏好及短期偏好向用户推荐其可能感兴趣的内容，主要的技术手段为：通过循环神经网络(recurrent neural network，rnn)对用户的实时交互序列进行编码，使用注意力机制对用户的长期兴趣数据和实时兴趣数据进行融合，得到用户的综合兴趣数据，根据综合兴趣数据推荐相关内容。
2、然而，通过上述推荐相关内容的方法存在以下缺点：
3、rnn只能单向的处理序列，即序列中与当前处理位置距离较...
【技术保护点】
1.一种交互行为预测的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自注意力机制包括多头注意力机制，所述多头注意力机制包括多个注意力函数，通过变换器的编码层的自注意力机制，对所述实时交互序列进行编码，得到实时兴趣数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过跨注意力机制，对所述实时兴趣数据及所述长期兴趣数据进行跨序列的融合，得到综合兴趣数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定每一所述实时元素及每一所述长期元素的行为相关性，基于所述行为相关性进行跨序列的融合，得到所述综合兴趣
...【技术特征摘要】
1.一种交互行为预测的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自注意力机制包括多头注意力机制，所述多头注意力机制包括多个注意力函数，通过变换器的编码层的自注意力机制，对所述实时交互序列进行编码，得到实时兴趣数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过跨注意力机制，对所述实时兴趣数据及所述长期兴趣数据进行跨序列的融合，得到综合兴趣数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定每一所述实时元素及每一所述长期元素的行为相关性，基于所述行为相关性进行跨序列的融合，得到所述综合兴趣数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述交互预测概率从高到低进行排列，基于所述交互预测概率与所述属性信息，按照已...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫培，杜梦雪，
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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