偏好数据推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本申请提供一种偏好数据推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品。涉及数据处理技术领域。该方法包括：接收目标用户通过互联网产品对应操作界面发送的偏好数据推荐指令，并根据偏好数据推荐指令获取目标用户对应的历史交互元素序列；获取预训练模型、全候选元素集以及预设提示模板；根据目标用户对应的历史交互元素序列、全候选元素集以及预设提示模板生成目标用户对应的目标提示信息；将目标提示信息输入至预训练模型，并采用预训练模型根据目标提示信息输出目标用户对应的召回元素集合；根据召回元素集合为目标用户推荐偏好数据。节约计算资源，提高模型的泛化性。并且无需考虑用户行为数据是否充分，提高推荐的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种偏好数据推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

1、随着互联网以及数据处理
的不断发展，各互联网产品也变得更加个性化，需要对用户使用互联网产品的具体情况进行分析，并基于分析结果为用户推荐与其更加适配的偏好数据，以提高用户的使用体验。

2、当前在为用户推荐偏好数据时，一般是预先基于推荐场景建立对应的预训练模型，然后获取用户对应的用户行为数据，并采用用户行为数据对预训练模型的参数进行微调，从而使得预训练模型基于微调结果输出用户对应的偏好数据。

3、但是推荐场景以及用户的数量往往为多个，使得不仅需要建立多个预训练模型，并且各预训练模型均需基于不同的用户行为数据进行微调，使得增加计算负担，降低模型的泛化性。并且当某个用户对应的用户行为数据较少时，会使得模型调得不充分，降低推荐的准确性。

技术实现思路

1、本申请提供一种偏好数据推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品，用以解决现有技术中增加计算负担，降低模型的泛化性，并且当某个用户对应的用户行本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种偏好数据推荐方法，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，所述偏好数据推荐指令包括目标用户信息；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设提示模板为直接召回提示模板；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用预设构建策略根据所述历史交互元素序列构建第一嵌入信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述预训练模型根据目标提示信息输出目标用户对应的召回元素集合，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设提示模板为少量学习提示模板；

7...

【技术特征摘要】

1.一种偏好数据推荐方法，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，所述偏好数据推荐指令包括目标用户信息；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设提示模板为直接召回提示模板；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用预设构建策略根据所述历史交互元素序列构建第一嵌入信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述预训练模型根据目标提示信息输出目标用户对应的召回元素集合，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设提示模板为少量学习提示模板；

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述少量学习提示模板包括第一提示部分以及第二提示部分；

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述采用所述预训练模型根据目标提示信息输出目标用户对应的召回元素集合，包括：

9.根据权利要求5或8所述的方法，其特征在于，所述预训练模型包括多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇辰，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：