[发明专利]新闻信息的推荐处理方法、装置、设备和计算机存储介质有效
申请号: | 201911303132.0 | 申请日: | 2019-12-17 |
公开(公告)号: | CN111160552B | 公开(公告)日: | 2023-09-26 |
发明(设计)人: | 苏炜跃;冯仕堃;朱志凡;何径舟 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06N20/00 | 分类号: | G06N20/00;G06F16/901;G06F16/9035;G06F16/9535 |
代理公司: | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人: | 田宏宾 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 新闻 信息 推荐 处理 方法 装置 设备 计算机 存储 介质 | ||
1.一种新闻信息的推荐处理方法,其特征在于,该方法包括:
预先依据用户对新闻的行为构成图,所述图包括节点以及节点之间的关联;所述图中节点包括用户节点和新闻节点;所述节点之间的关联包括用户节点和新闻节点之间的关联;
从所述图中选取节点分别进行随机游走,得到N条路径,所述N为大于1的正整数,各路径包含M个节点,所述M为正整数;
针对各路径上的各节点,依据节点之间的距离分别确定各节点的正例;
针对各路径上的各节点,分别从其他路径上选择节点作为负例;
利用同一节点的正例和负例,构成正负例对;
利用所述正负例对训练跳字skip-gram模型,训练结束后从skip-gram模型得到各节点的向量表示,所述各节点的向量表示包括各用户节点的向量表示、各新闻节点的向量表示;
基于所述各节点的向量表示,计算用户与新闻之间的相似度,以基于用户与新闻之间的相似度向用户进行新闻推荐。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从图中选取节点分别进行随机游走包括:
将图中每个节点至少选取一次分别进行随机游走。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据节点之间的距离分别确定各节点的正例包括:
对于路径上的第一节点,将与第一节点属于同一路径且距离小于P个节点的第二节点作为所述第一节点的正例,所述P为预设的正整数。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,训练跳字skip-gram模型的训练目标为:最大化skip-gram模型输出的同一正负例对中正例的概率与负例的概率之间的差值。
5.一种新闻信息的推荐处理装置,其特征在于,该装置包括:
随机游走单元,用于从图中选取节点分别进行随机游走,得到N条路径,所述图为预先依据用户对新闻的行为构成,所述图包括节点以及节点之间的关联,所述N为大于1的正整数,各路径包含M个节点,所述M为正整数;所述图中节点包括用户节点和新闻节点;所述节点之间的关联包括用户节点和新闻节点之间的关联;
正例选择单元,用于针对各路径上的各节点,依据节点之间的距离分别确定各节点的正例;
负例选择单元,用于针对各路径上的各节点,分别从其他路径上选择节点作为负例;
模型训练单元,用于利用同一节点的正例和负例,构成正负例对;利用所述正负例对训练skip-gram模型,训练结束后从skip-gram模型得到各节点的向量表示,以便基于所述各节点的向量表示,计算用户与新闻之间的相似度,以基于用户与新闻之间的相似度向用户进行新闻推荐。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述随机游走单元,具体用于将图中每个节点至少选取一次分别进行随机游走。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述正例选择单元,具体用于对于路径上的第一节点,将与第一节点属于同一路径且距离小于P个节点的第二节点作为所述第一节点的正例,所述P为预设的正整数。
8.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,训练skip-gram模型的训练目标为:最大化skip-gram模型输出的同一正负例对中正例的概率与负例的概率之间的差值。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
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