[发明专利]基于用户行为的兴趣点召回方法和装置有效
申请号: | 202110796514.2 | 申请日: | 2021-07-14 |
公开(公告)号: | CN113536120B | 公开(公告)日: | 2023-08-01 |
发明(设计)人: | 张澍;陈浩;范淼;黄际洲 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06Q30/0601;G06F18/24;G06N3/0442;G06N3/042;G06N3/045 |
代理公司: | 北京市汉坤律师事务所 11602 | 代理人: | 姜浩然;吴丽丽 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 用户 行为 兴趣 召回 方法 装置 | ||
1.一种基于用户行为的兴趣点召回方法,包括:
获取目标用户的当前行为序列,所述当前行为序列对应于多个任务类型中的一个任务类型,并且包括与所述多个任务类型相对应的多个兴趣点中至少两个兴趣点,所述至少两个兴趣点具有排列顺序;
基于所述当前行为序列,获取行为序列特征,其中,所述行为序列特征与所述至少两个兴趣点中的每一个兴趣点和所述排列顺序相关;以及
基于所述行为序列特征,从所述多个兴趣点中获取目标兴趣点,以推荐给所述目标用户,
其中,所述多个兴趣点中的每一个兴趣点具有唯一对应的兴趣点标识,
其中,所述基于所述当前行为序列,获取行为序列特征包括:
获取所述至少两个兴趣点中的每一个兴趣点对应的兴趣点标识;以及
基于所述至少两个兴趣点中的每一个兴趣点对应的兴趣点标识和所述排列顺序在所述当前行为序列中的语义表达,获取所述行为序列特征;
其中,所述方法还包括:
对于所述多个兴趣点中每一个兴趣点,获取该兴趣点的至少一个属性特征,所述至少一个属性特征与所述多个任务类型中的一个或多个任务类型相关;并且
其中,所述基于所述行为序列特征,从与所述多个兴趣点中获取目标兴趣点,以推荐给所述目标用户包括:
基于所述行为序列特征以及所述多个兴趣点中每一个兴趣点的所述至少一个属性特征,获取所述目标兴趣点。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述至少一个属性特征包括以下各项中的一项或多项:
空间位置属性,或
对应于所述多个任务类型中的一个或多个任务类型的特征标签。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,还包括:
获取所述目标用户的用户特征,所述用户特征与所述目标用户的偏好相关,以及其中,所述基于所述行为序列特征以及所述多个兴趣点中每一个兴趣点所述至少一个属性特征,获取所述目标兴趣点还包括:
基于所述行为序列特征和所述用户特征,获取所述目标用户与所述多个任务类型中的各个任务类型一一对应的多个用户向量表示,所述用户向量表示表示表征所所述目标用户的所述当前行为序列与对应的任务类型的相关度;
对于所述多个兴趣点中每一个兴趣点,基于该兴趣点的至少一个属性特征,获取该兴趣点与所述多个任务类型中的各个任务类型一一对应的多个特征表示,所述特征表示表征该兴趣点与对应的任务类型的相关度;以及
基于所述目标用户的对应的多个用户向量表示和所述多个兴趣点中每一个兴趣点对应的多个特征表示,获取所述目标兴趣点。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述用户特征包括下列的至少一项:所述目标用户的当前位置、所述目标用户的当前时间或所述目标用户的用户画像。
5.根据权利要求3所述的方法,其中,所述基于所述目标用户的对应的多个用户向量表示和所述多个兴趣点中每一个兴趣点对应的多个特征表示,获取所述目标兴趣点包括:
对于所述多个任务类型中的每一个任务类型,获取该任务类型对应的所述用户向量表示与所述多个兴趣点中的各个兴趣点的特征表示之间的相似度;以及
基于所述多个任务类型中的每一个任务类型对应的所述用户向量表示与所述多个兴趣点中的各个兴趣点的特征表示之间的相似度,获取所述目标兴趣点。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述目标兴趣点包括所述多个兴趣点中的对应的相似度大于预设值的一个或多个兴趣点。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其中,所述多个任务类型包括下列各项中的至少一项:
针对景区推荐的第一任务类型,
针对餐厅推荐的第二任务类型,或
针对住宿推荐的第三任务类型。
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