【技术实现步骤摘要】
本说明书的一个或多个实施例涉及大数据推荐领域，特别的涉及一种产品推荐方法及装置。
技术介绍
1、随着大数据技术的发展以及在各个领域的广泛运用，在各个领域都存在为用户进行产品推荐的智能推荐方案，为了增加用户数量和提高用户的使用频率，需要通过更加精确、智能的推荐方法来实现。为了达到这个目标，产品推荐方案可以ctr（点击率，click-through rate）和cvr（转化率，conversion rate）预估的方式完成深度学习，进行用户和产品的匹配。
2、但是，传统的推荐系统大都是通过用户的基本信息，产品的信息，以及物品交互信息进行建模，可能存在的问题在于对于用户的推荐通常限制于1和2，不能够完全表达用户的意愿，在采集用户大数据建模时，由于处理数据过多，可能造成用户信息损失或处理过程冗长。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术实施例提供一种产品推荐方法及装置。
2、第一方面，本说明书实施例提供了一种产品推荐方法，包括：
3、获取产品的基...
【技术保护点】
1.一种产品推荐方法，其中，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述重构损失函数的计算式，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述反向传播算法，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述向量损失函数的计算式，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述历史数据确定目标用户的用户画像，并通过所述...
【技术特征摘要】
1.一种产品推荐方法，其中，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述重构损失函数的计算式，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述反向传播算法，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述向量损失函数的计算式，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述历史数据确定目标用户的用户画像，并通过所述用户画像计算用户对应的词表，包括：
9.一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：林映如，邓佳佶，于飞，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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