[发明专利]多媒体资源的推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开关于一种多媒体资源的推荐方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：接收到多媒体推荐请求，获取属性信息以及目标对象的历史行为序列信息；属性信息包括目标对象的对象关联属性信息和待推荐多媒体资源的多媒体属性信息；根据对象关联属性信息和/或多媒体属性信息，从多头注意力模型的多个注意力头中确定至少一个注意力头目标注意力头；将历史行为序列信息、对象关联属性信息和多媒体属性信息输入多头注意力模型，进行推荐预测处理，得到目标注意力头输出的预测信息；基于目标注意力头输出的预测信息，向目标对象推荐所述待推荐多媒体资源。根据本公开提供的技术方案，可以避免多头注意力机制的坍缩现象和提升推荐精准性。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种多媒体资源的推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在多媒体推荐系统中，对象历史行为信息蕴含着对象兴趣点的信息，基于这些兴趣点，推荐系统可以给对象推荐更感兴趣的内容。相关技术中，一般会采用Transformer结构(编解码结构)，例如利用多头注意力机制(Multi-head Attention)对对象历史行为序列进行兴趣点预测。多头注意力机制能否准确的捕捉到对象的多峰兴趣对推荐的效果至关重要。而在实际应用场景中，多头注意力可能会存在坍缩现象，这种多头注意力的坍缩现象会大幅削弱模型的表达能力、带来额外的参数和复杂度消耗。并且，现有的多头注意力模型中的多个注意力头各自的注意力缺乏可解释性，这些均会导致推荐效果欠佳。

发明内容

本公开提供一种多媒体资源的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中如何避免多头注意力机制的坍缩现象的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种多媒体资源的推荐方法，包括：

接收到多媒体推荐请求，获取属性信息以及目标对象的历史行为序列信息；所述属性信息包括所述目标对象的对象关联属性信息和待推荐多媒体资源的多媒体属性信息，所述历史行为序列信息为所述目标对象执行过预设行为的多媒体资源的多媒体属性序列；所述目标对象为所述多媒体推荐请求中目标对象标识对应的对象；

根据所述对象关联属性信息和/或所述多媒体属性信息，从多头注意力模型的多个注意力头中确定至少一个注意力头作为目标注意力头；

将所述历史行为序列信息、所述对象关联属性信息和所述多媒体属性信息输入所述多头注意力模型，进行推荐预测处理，得到所述目标注意力头输出的预测信息；

基于所述目标注意力头输出的预测信息，向所述目标对象推荐所述待推荐多媒体资源。

在一种可能的实现方式中，所述对象关联属性信息包括所述目标对象的对象属性信息和所述目标对象触发所述多媒体推荐请求的上下文属性信息；所述根据所述对象关联属性信息和/或所述多媒体属性信息，从多头注意力模型的多个注意力头中确定至少一个注意力头作为目标注意力头步骤包括：

根据所述对象属性信息、所述多媒体属性信息和所述上下文属性信息中的至少一种，确定目标属性组合；

基于所述目标属性组合，确定所述目标注意力头。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述目标属性组合，确定所述目标注意力头步骤包括：

对所述目标属性组合进行编码处理，得到编码信息；

将所述编码信息输入预设嵌入层网络，进行特征处理，得到特征信息；

将所述特征信息映射到预设范围内，得到目标特征值；

获取多个特征值范围与注意力头的对应关系，所述多个特征值范围在所述预设范围内；

基于所述多个特征值范围与注意力头的对应关系，从所述多个注意力头中，确定与所述目标特征值对应的至少一个注意力头作为所述目标注意力头。