[发明专利]一种信息向量确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种信息向量确定方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：从数据库中获取正样本用户的特征和负样本用户的特征，其中，正样本用户为访问数据库中新信息的用户，负样本为未访问数据库中新信息的用户；根据正样本用户的特征和负样本用户的特征获取正样本用户的特征向量和负样本用户的特征向量，并根据正样本用户的特征向量、负样本用户的特征向量以及新信息的向量构造第一损失函数，对第一损失函数进行处理，得到最小化的第一损失函数，根据最小化的第一损失函数确定新信息的向量。这样可以结合网站中正样本用户的特征和负样本用户的特征，全面地确定新信息的向量，提高获取新信息向量的准确度。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种信息向量确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在信息推荐领域，通常利用模型将用户的特征和网络上各类信息的特征转化为向量，通过计算用户向量与信息向量之间的相似度，衡量用户与该信息之间的相关程度，从而将相关程度较高的信息推荐给用户。但是对于网络上新出现的信息，由于模型并未获取该信息的特征，无法得到该信息的向量。

现有技术的解决方法通常是将网络上新出现的信息分发给一部分用户，对点击该信息的用户的向量取平均值，将向量平均值作为该新信息的向量。但这种获取新信息向量的实现方式的准确度不高。

发明内容

本发明提供一种信息向量确定方法、装置、设备及存储介质，能够全面地确定新信息的向量，提高获取新信息向量的准确度。

第一方面，本发明实施例提供了一种信息向量确定方法，该方法包括：

从数据库中获取正样本用户的特征和负样本用户的特征，正样本用户为访问数据库中新信息的用户，负样本为未访问数据库中新信息的用户；

根据正样本用户的特征和负样本用户的特征获取正样本用户的特征向量和负样本用户的特征向量；

根据正样本用户的特征向量、负样本用户的特征向量以及新信息的向量构造第一损失函数；

对第一损失函数进行处理，得到最小化的第一损失函数；

根据最小化的第一损失函数确定新信息的向量。

第二方面，本发明实施例还提供了一种信息向量确定装置，该装置包括：

获取模块，用于从数据库中获取正样本用户的特征和负样本用户的特征，正样本用户为访问数据库中新信息的用户，负样本为未访问数据库中新信息的用户；

获取模块，还用于根据正样本用户的特征和负样本用户的特征获取正样本用户的特征向量和负样本用户的特征向量；

构造模块，用于根据正样本用户的特征向量、负样本用户的特征向量以及新信息的向量构造第一损失函数；

处理模块，用于对第一损失函数进行处理，得到最小化的第一损失函数；

确定模块，用于根据最小化的第一损失函数确定新信息的向量。

第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，该设备包括：

存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，当处理器执行计算机程序时，实现如本发明第一方面提供的信息向量确定方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，实现如本发明第一方面提供的信息向量确定方法。