[发明专利]特征提取网络的训练方法、信息推荐方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种特征提取网络的训练方法、信息推荐方法、装置及设备，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取曝光推荐信息以及第一历史行为信息；获取历史推荐信息序列；根据历史推荐信息序列获取第二历史行为信息序列；通过曝光推荐信息、第一历史行为信息、历史推荐信息序列以及第二历史行为信息序列训练特征提取网络，特征提取网络用于提取曝光推荐信息以及历史推荐信息的语义向量。通过特征提取网络能够实现提取信息的语义向量，从而能够实现基于语义向量的匹配结果向用户推荐感兴趣的信息。在训练过程中，使用的训练数据是在实际应用场景中的数据，因此能够提升提取的语义向量的准确度，从而提升向用户推荐图文组合时的准确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种特征提取网络的训练方法、信息推荐方法、装置及设备。

背景技术

具有推荐功能的客户端能够向用户推荐其感兴趣的图文组合，图文组合是由图片和标题构成的文档(item)，其中，标题用于描述图片。

在进行图文组合推荐的过程中，服务器需要通过机器学习模型提取待推荐图文组合的第一语义向量，之后根据用户过去感兴趣的图文组合的第二语义向量与第一语义向量的相似度，确定出与用户过去感兴趣的图文组合匹配的待推荐图文组合，并推荐给用户，从而实现向用户推荐用户感兴趣的图文组合。

在通过上述方式向用户推荐图文组合时，需要使用样本数据对机器学习模型进行预训练。但是样本数据来源广泛，与实际应用场景中的数据可能存在较大的差异，导致提取的图文组合的语义向量不准确，从而导致推荐图文组合的准确度较低。

发明内容

本申请提供了一种特征提取网络的训练方法、信息推荐方法、装置及设备，可以提升推荐图文组合时的准确度。所述技术方案如下：

根据本申请的一方面，提供了一种特征提取网络的训练方法，所述方法包括：

获取曝光推荐信息以及第一历史行为信息，所述曝光推荐信息是推荐给样本用户帐号集合中的样本用户帐号的推荐信息，所述第一历史行为信息用于反映所述样本用户帐号与所述曝光推荐信息产生过第一交互行为；

获取历史推荐信息序列，所述历史推荐信息序列包括在所述曝光推荐信息之前，推荐给所述样本用户帐号的历史推荐信息；

根据所述历史推荐信息序列获取第二历史行为信息序列，所述第二历史行为信息序列包括第二历史行为信息，所述第二历史行为信息用于反映所述样本用户帐号与所述历史推荐信息产生过第二交互行为；

通过所述曝光推荐信息、所述第一历史行为信息、所述历史推荐信息序列以及所述第二历史行为信息序列训练特征提取网络，所述特征提取网络用于提取所述曝光推荐信息以及所述历史推荐信息的语义向量。

根据本申请的另一方面，提供了一种信息推荐方法，应用于运行有特征提取网络的计算机设备中，所述特征提取网络是采用如上方面所述的特征提取网络的训练方法所训练得到的，所述方法包括：

确定待推荐用户帐号对应的参考待推荐信息，所述参考待推荐信息包括与所述待推荐用户帐号产生过交互行为的待推荐信息，以及与所述待推荐用户帐号的特征匹配的用户帐号产生过交互行为的待推荐信息中的至少一种；

通过所述特征提取网络提取所述参考待推荐信息的第三语义向量；

获取多个候选待推荐信息的第四语义向量，所述第四语义向量是通过所述特征提取网络对所述候选待推荐信息提取得到的；

在所述多个候选待推荐信息的第四语义向量中，确定与所述第三语义向量匹配的目标第四语义向量，并将所述目标第四语义向量对应的候选待推荐信息确定为推荐信息，所述推荐信息用于推荐给所述待推荐用户帐号。

根据本申请的另一方面，提供了一种特征提取网络的训练装置，所述装置包括：