【技术实现步骤摘要】
本专利技术的实施方式涉及数据分析，更具体地，本专利技术的实施方式涉及对象推荐方法、装置、介质和计算设备。
技术介绍
1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
2、对象推荐是指利用用户的历史行为数据、偏好信息等个人特征，通过算法分析和挖掘用户需求，向用户推荐符合其兴趣和喜好的物品或服务。在推荐过程中，系统会根据用户的个性化需求和行为习惯，提供个性化的推荐结果，以增强用户体验和满意度，例如针对音乐、商品、视频等场景的定制化推荐。
3、相关技术中，利用质量扩散模型估计从收集物品到未收集物品的相似性，提出利用超参数抑制质量扩散的过程，通过获取不同流行度的物品数据集和用户数据集，并建立超参数平衡扩散模型，实现了根据扩散模型生成基于用户和物品的个性化推荐列表，通过遍历该超参数以获取最佳的推荐结果，并通过对流行的用户和物品同时进行调整来抑制人群和物品之间的过度扩散，从而提高推荐结果的多样性。
4、然而，上述方案引入超参数抑制质量扩散过程...
【技术保护点】
1.一种对象推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述历史交互对象序列的对象高斯表示序列、及所述历史交互对类象别序列的类别高斯表示序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述对象高斯表示序列中每个交互对象的高斯表示注入加噪信息，得到加噪高斯表示序列，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述嵌入向量与所述噪声高斯表示的长度相同；所述方法还包括所述嵌入向量的获取步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加噪高斯表示序列...
【技术特征摘要】
1.一种对象推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述历史交互对象序列的对象高斯表示序列、及所述历史交互对类象别序列的类别高斯表示序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述对象高斯表示序列中每个交互对象的高斯表示注入加噪信息，得到加噪高斯表示序列，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述嵌入向量与所述噪声高斯表示的长度相同；所述方法还包括所述嵌入向量的获取步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加噪高斯表示序列包括每个交互对象的加噪高斯表示；所述类别高斯表示序列包括所述每个交互对象所属类别的类别高...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨琦萌，王诗佳，肖强，罗川江，任印涛，
申请(专利权)人：杭州网易云音乐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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