申请/专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司

申请日：2020-02-10

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN111339240B

主分类号：G06F16/31

分类号：G06F16/31;G06F16/9535;G06F18/214;G06Q30/0241

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2020.07.21#实质审查的生效;2020.06.26#公开

摘要：本申请公开了一种对象的推荐方法、装置、计算设备和存储介质。该方法包括：获取用户信息；从用户特征库中，获取与所述用户信息对应的多个用户特征向量；将所述多个用户特征向量组成检索向量；从索引文件中查找与所述检索向量匹配的至少一个索引向量；将匹配到的索引向量对应的推荐对象推送至所述用户信息对应的客户端；其中，在训练各双塔模型时，采用的度量函数的自变量为训练样本的索引向量和检索向量，因变量为用于表示用户针对推送的推荐对象产生交互行为的概率。由此，通过使用合理设计的度量函数训练双塔模型，使得基于该双塔模型得到的多个向量能够拼接并进行一次检索，以避免多次检索召回存在的损失。

主权项：1.一种对象的推荐方法，其特征在于，包括：获取用户信息；从用户特征库中，获取与所述用户信息对应的多个用户特征向量，各用户特征向量是基于相应的双塔模型对所述用户信息进行编码后存储到所述用户特征库中的，且各双塔模型还用于对推荐对象进行编码得到各推荐对象的对象特征向量；将所述多个用户特征向量组成检索向量，其中，在所述用户特征库中，用户信息与所述用户信息相应的向量表示是关联存储的；从索引文件中查找与所述检索向量匹配的至少一个索引向量，每个索引向量由同一推荐对象的多个对象特征向量组成，所述索引文件是基于各推荐对象的索引向量的向量距离得到的；将匹配到的索引向量对应的推荐对象推送至所述用户信息对应的客户端；其中，基于度量函数的最小值训练各双塔模型，所述度量函数的自变量为训练样本的索引向量和检索向量，因变量为用于表示用户针对推送的推荐对象产生交互行为的概率，基于用户历史行为获取训练样本，训练样本包括用户信息、推荐对象信息、对应于用户的检索向量、对应于推荐对象的索引向量以及用户是否针对推荐对象进行了相关交互行为的标注，所述度量函数配置在交叉层。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京达佳互联信息技术有限公司 对象的推荐方法、装置、计算设备和存储介质

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