【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及计算机，尤其涉及一种特征提取方法、模型训练方法、对象推荐方法、计算设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、在提供对象以供用户进行交互的线上系统中，例如提供商品以供用户进行购买的电子商务系统，为了在海量对象中发现与用户匹配的对象，实现用户精准消费等，通常具有向用户推荐对象的功能。
2、目前的推荐方式中，基于待推荐对象的对象特征与待推荐用户的用户特征是否匹配来实现，对象特征往往是从对象的图像或文本中提取获得，无法较为全面的表征对象，因此所提取的对象特征并不准确，从而影响推荐结果的准确性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种特征提取方法、模型训练方法、对象推荐方法、计算设备、存储介质及程序产品，用以解决现有技术中推荐对象不准确的问题。
2、第一方面，本申请实施例中提供了一种特征提取方法，包括：
3、获取对象的对象图像以及描述文本；
4、提取所述对象图像中的图像特征及所述描述文本中的文本特征；
5、获取所述对象的交...
【技术保护点】
1.一种特征提取方法，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，所述获取所述对象的交互行为数据，并从所述交互行为数据中提取所述对象对应的行为特征包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个用户分别对应的用户行为序列包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述对象在所述对象共现图中的边关系，提取所述对象在所述对象共现图中对应节点的节点表征，并作为所述对象的行为特征包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种特征提取方法，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，所述获取所述对象的交互行为数据，并从所述交互行为数据中提取所述对象对应的行为特征包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个用户分别对应的用户行为序列包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述对象在所述对象共现图中的边关系，提取所述对象在所述对象共现图中对应节点的节点表征，并作为所述对象的行为特征包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述对象图像中的图像特征及所述描述文本中的文本特征包括：
7.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述多个预训练任务包括至少一个分类任务；
9.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取多个样本用户分别对应的样本用户行为序列包括：
11.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述按照所述样本对象特征，计算所述样本对象分别与所述多个目标对象的特征相似度包括：
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述将所述多个目标对象分别与所述样本对象的特征相似度，输入推荐模型，并以所述样本对象与所述样本用户的匹配程度作为训练标签，训练所述推荐模型包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括：基于所述多个目标对象分别与所述样本对象的特征相似度，计算获得聚合特征；
15.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个目标对象分别与所述样本对象的特征相似度，构建相似度序列包括：
16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个目标对象分别与所述样本对象的特征相似度，计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴炳潮，汪春奇，蒋俊霄，沈磊，王兵，曾晓一，
申请(专利权)人：杭州阿里巴巴海外互联网产业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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