【技术实现步骤摘要】
本公开涉及地图数据处理，具体涉及一种对象表征提取及模型训练方法、装置、设备、介质、产品。
技术介绍
1、随着互联网技术以及定位技术的快速发展，电子地图的路线推荐功能已越来越多的应用到人们的出行生活中。路线推荐的关键是对路线有精确的认知。目前为了缓解因路段link(地图数据中道路的最小单元)数据错误或特征不全带来的路线表征欠佳问题，引入link id embedding(表征)。link id表征是表征提取模型通过学习link上历史时段的通行数据得到，由于大量link在历史时段内只有较少用户通行，这些link在模型学习的数据中出现的频次较低，表征提取模型没有充足的数据用来学好这些低频link的表征，因此，如何解决低频link的表征精确度问题，成为目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种对象表征提取及模型训练方法、装置、设备、介质、产品。
2、第一方面，本公开实施例中提供了一种对象表征提取方法。
3、具体地，所述对象表征
【技术保护点】
1.一种对象表征提取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对象包括路段link或者商品。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述概率模型和所述拼接层为门控网络模型中的模块。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述静态表征提取模型为图表征网络模型时，所述通过预先设置的静态表征提取模型，从所述对象的静态属性数据中提取所述对象的静态表征向量，包括：
5.一种对象表征提取模型训练方法，其中，所述方法包括：
6.一种对象推荐方法，其中，对象的综合表征向量通过权利要求1至4任一项所述的方法获得，所述方
【技术特征摘要】
1.一种对象表征提取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对象包括路段link或者商品。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述概率模型和所述拼接层为门控网络模型中的模块。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述静态表征提取模型为图表征网络模型时，所述通过预先设置的静态表征提取模型，从所述对象的静态属性数据中提取所述对象的静态表征向量，包括：
5.一种对象表征提取模型训练方法，其中，所述方法包括：
6.一种对象推荐方法，其中，对象的综合表征向量通过权利要求1至4任一项所述的方法获得，所述方法包括：
7.一种对象表征提取装置，包括：
8.一种对象表征提取模型训练装置，其中，所述装置包括：
9.一种对象推荐装置，...
【专利技术属性】
技术研发人员：程冉，王成璋，徐龙飞，刘凯奎，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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