申请/专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117390296B

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06N3/0499;G06N3/08;G06N5/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本公开提供了一种对象推荐方法及装置。该方法包括：利用嵌入网络、适应网络和多层感知器构建推荐模型；获取目标用户的信息以及待推荐的目标对象的信息，将目标用户的信息以及目标对象的信息输入推荐模型：通过嵌入网络处理目标用户的信息以及目标对象的信息，得到目标嵌入特征；通过适应网络处理目标嵌入特征，得到针对目标用户的目标适应性参数；通过多层感知器依据目标适应性参数处理目标嵌入特征，得到目标预测结果，其中，目标预测结果为推荐模型判断是否将目标对象推荐给目标用户的结果。采用上述技术手段，解决现有技术中，推荐模型无法克服用户冷启动的问题。

主权项：1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：利用嵌入网络、适应网络和多层感知器构建推荐模型，其中，所述多层感知器包含多层感知网络和一层分类网络，每层感知网络由一层隐藏层和调整函数组成，所述分类网络由全连接层和激活函数组成，多层感知器在所述推荐模型中作为预测网络；获取目标用户的信息以及待推荐的目标对象的信息，将所述目标用户的信息以及所述目标对象的信息输入所述推荐模型：通过所述嵌入网络处理所述目标用户的信息以及所述目标对象的信息，得到目标嵌入特征；通过所述适应网络处理所述目标嵌入特征，得到针对所述目标用户的目标适应性参数；通过所述多层感知器依据所述目标适应性参数处理所述目标嵌入特征，得到目标预测结果，其中，所述目标预测结果为所述推荐模型判断是否将所述目标对象推荐给所述目标用户的结果；其中，通过所述多层感知器依据所述目标适应性参数处理所述目标嵌入特征，得到目标预测结果，包括：通过第i+1层感知网络的隐藏层处理第i目标适应性特征，得到第i+1目标特征，其中，第i目标适应性特征是第i层感知网络的调整函数依据所述目标适应性参数处理第i目标特征得到的，i为大于等于0但小于L的整数，L为所述多层感知器中感知网络的层数，第0目标特征是通过第0层感知网络的隐藏层处理所述目标嵌入特征得到的；通过所述分类网络处理第L-1目标适应性特征，得到所述目标预测结果；其中，通过所述多层感知器依据所述目标适应性参数处理所述目标嵌入特征，得到目标预测结果，包括：执行如下循环：判断j是否等于L，其中，j表示多层感知器中感知网络的序号，j为大于等于0但小于L的整数，L为所述多层感知器中感知网络的层数；当j等于L，通过所述分类网络处理第L-1目标适应性特征，得到所述目标预测结果，退出所述循环；当j小于L，通过第j层感知网络的隐藏层处理第j-1目标适应性特征，得到第j目标特征，第0目标特征为所述目标嵌入特征；通过第j层感知网络的调整函数依据所述目标适应性参数处理第j目标特征，得到第j目标适应性特征；用j+1的值更新j。

全文数据：

权利要求：

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