【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机处理，尤其涉及一种基于场景的项目预测得分方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、推荐系统在当今生活扮演着不可或缺的作用，无论是网络购物，新闻阅读，还是视频观看，都有其身影。推荐系统通常使用的模型包括基于内容的推荐模型(content-basedrecommendation)和协同过滤模型(collaborative filtering)。这些模型可以单独使用，也可以结合使用。
2、例如，基于内容的推荐模型(content-based recommendation)通过分析用户过去交互过的商品，来为用户推荐。其实现步骤通常包括以下几个步骤：1、收集数据：收集用户的历史数据，以及商品的相关信息。2、数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，以便进行后续的分析和建模。3、特征提取：对商品进行特征提取，提取出能够代表商品内容的特征，如关键词、主题等。4、模型训练：使用收集到的数据对推荐算法进行训练，以便为用户提供更准确的推荐结果。5、结果呈现：将推荐结果呈现给用户，可以通过网页、应用或其他方式进行展示。但是上述推荐模型在实际应用过程中面对多个场景时需要使用多个推荐模型进行项目的预测得分或者针对不同场景的对推荐模型进行改进，不能通过一个推荐模型对多个场景执行推荐任务。因此，现有技术存在同一个推荐模型对于多个场景的任务处理效果受限的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于场景的项目预测得分方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现
2、本申请实施例的第一方面，提供了一种基于场景的项目预测得分方法，包括：获取输入特征，输入特征包括场景相关特征；将场景相关特征输入至场景编码器进行处理，得到场景向量；将输入特征输入至嵌入层进行处理，得到低维表示的特征向量；将场景向量和所述特征向量输入至多头注意力机制，进行自适应处理，得到多头权重特征向量，其中，场景向量作为目标注意力输入至多头注意力模块中；将多头权重特征向量输入至多层感知器进行处理，得到不同项目的预测得分。
3、本申请实施例的第二方面，提供了一种基于场景的项目预测得分装置，包括：获取模块，被配置为获取输入特征，输入特征包括场景相关特征；第一处理模块，被配置为将场景相关特征输入至场景编码器进行处理，得到场景向量；第二处理模块，被配置为将输入特征输入至嵌入层进行处理，得到低维表示的特征向量；自适应处理模块，被配置为将场景向量和特征向量输入至多头注意力机制，进行自适应处理，得到多头权重特征向量，其中，场景向量作为目标注意力输入至多头注意力模块中；预测得分模块，被配置为将多头权重特征向量输入至多层感知器进行处理，得到不同项目的预测得分。
4、本申请实施例的第三方面，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、本申请实施例的第四方面，提供了介质，该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、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
7、通过获取输入特征，将所有输入特征中的场景相关特征提取出来，然后将场景相关特征输入场景编码器进行处理得到场景向量，同时将输入特征输入嵌入层进行处理，得到特征向量，将场景向量作为目标注意力与特征向量一起输入到预先构建好的多头注意力机制中进行自适应处理，得到基于场景向量确定的多头权重特征向量，最后将多头权重特征向量输入至多层感知器中，可以输出不同项目的预测得分。这样，通过将场景向量作为目标注意力输入多头注意力机制进行特征处理，在特征交叉融合的同时可以根据场景向量进行动态加权其他特征，如此不仅提升了推荐模型在不同场景中的泛化能力，还可以利用一个推荐模型处理多个场景的项目推荐的预测得分任务，提高了推荐模型的处理效果和适用性。
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1.一种基于场景的项目预测得分方法，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，所述获取输入特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述场景相关特征输入至场景编码器进行处理，得到场景向量，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述输入特征输入至嵌入层进行处理，得到低维表示的特征向量之后，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述场景向量和所述特征向量输入至多头注意力机制，进行自适应处理，得到多头权重特征向量，其中，所述场景向量作为目标注意力输入至所述多头注意力模块中，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述场景向量，动态调整所述查询向量与所述键向量的相似性，并赋予不同权重，得到所述多头权重特征向量，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述多头权重特征向量输入至多层感知器进行处理，得到不同项目的预测得分之后，还包括：
8.一种基于场景的项目预测得分装置，其特征在于，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器中并且可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种介质，所述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】
1.一种基于场景的项目预测得分方法，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，所述获取输入特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述场景相关特征输入至场景编码器进行处理，得到场景向量，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述输入特征输入至嵌入层进行处理，得到低维表示的特征向量之后，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述场景向量和所述特征向量输入至多头注意力机制，进行自适应处理，得到多头权重特征向量，其中，所述场景向量作为目标注意力输入至所述多头注意力模块中，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：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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