【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体涉及机器学习领域，尤其涉及一种数据推荐处理方法、装置、设备、介质及程序产品。
技术介绍
1、在互联网快速发展的时代，人们可以根据需要通过手机、个人电脑、平板电脑等智能设备来获取各种各样的资讯，然而随着内容生产的门槛降低，各类多媒体数据(如新闻资讯、图像、音频、视频或商品等)的上传量以指数级的速度快速增长，如何让用户接收有价值的信息已成为数据推荐领域所要考虑的重要问题。
2、目前，在为用户进行数据推荐时，均是以提高用户的内容交互评价参数(例如，点击率、转发率、分享率等)为目的而设计的，倾向于迎合用户的偏好，不断地为用户推荐其感兴趣的多媒体数据，这样，虽在一定程度上满足了用户的信息需求，但有时也会过于迎合用户的偏好，以至于为用户筑起了一间信息茧房(指人们关注的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象)，即用户喜欢什么，就向用户推荐什么，容易让用户的视野受限，信息接收面收窄。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种...
【技术保护点】
1.一种数据推荐处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内容数据库存储有多个多媒体数据，每个多媒体数据通过服务端模型生成有对应的多媒体向量表示，从内容数据库中获取到的多媒体推荐数据的多媒体向量表示与所述目标对象的对象向量表示匹配；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获取目标多媒体数据的多个模态的内容特征数据，包括：
5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的方法，...
【技术特征摘要】
1.一种数据推荐处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内容数据库存储有多个多媒体数据，每个多媒体数据通过服务端模型生成有对应的多媒体向量表示，从内容数据库中获取到的多媒体推荐数据的多媒体向量表示与所述目标对象的对象向量表示匹配；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获取目标多媒体数据的多个模态的内容特征数据，包括：
5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述调度机器处理系统对多媒体数据进行预处理，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象端模型包括向量映射层，所述属性特征模块包括多层感知器，所述通过对象端模型的属性特征模块得到所述对象属性特征数据的属性向量表示，包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象端模型包括向量映射层，所述通过对象端模型的行为特征模块得到所述第一对象行为特征数据的行为向量表示，包括：
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联特征数据集合包括m个关联对象对应的m个关联特征数据，m为正整数；所述对象端模型包括向量映射层，所述注意力模块包括m个对象注意力网...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘刚，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。