[发明专利]目录树扩展方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种目录树扩展方法，其特征在于，所述方法包括：

获取种子目录树中各个目录节点对应的第一关系向量和第二关系向量，所述第一关系向量用于表示所述目录节点是请求节点的父节点时二者的关系特征，所述第二关系向量用于表示所述请求节点是所述目录节点的父节点时二者的关系特征；

遍历所述请求节点在所述种子目录树中的候选位置，基于候选位置中父节点的第一关系向量和子节点的第二关系向量，确定各个候选位置的位置分数，所述候选位置是指所述种子目录树中一对父子节点之间的位置，所述位置分数表征所述请求节点与候选位置的匹配程度；

基于所述位置分数，将所述请求节点加入所述种子目录树中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取种子目录树中各个目录节点对应的第一关系向量和第二关系向量，包括：

通过遍历所述请求节点在所述种子目录树中的候选位置，将所述请求节点在各个候选位置时与父节点和子节点的三元组输入关系匹配模型，得到各个目录节点对应的第一关系向量和第二关系向量，所述三元组由两个节点的表征向量以及节点关系组成，所述关系匹配模型用于基于所述节点关系对应的张量参数对所述表征向量进行组合运算，得到所述三元组对应的关系向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述请求节点在各个候选位置时的三元组输入关系匹配模型，得到各个目录节点对应的第一关系向量和第二关系向量，包括：

响应于未获取到候选位置中父节点的第一关系向量以及子节点的第二关系向量，将父节点与所述请求节点对应的三元组以及所述请求节点与子节点对应的三元组输入所述关系匹配模型，得到候选位置中父节点的第一关系向量和子节点的第二关系向量；

响应于获取到候选位置中父节点的第一关系向量且未获取到子节点的第二关系向量，将所述请求节点与子节点对应的三元组输入所述关系匹配模型，得到候选位置中子节点的第二关系向量；

响应于获取到候选位置中子节点的第二关系向量且未获取到父节点的第一关系向量，将父节点与所述请求节点对应的三元组输入所述关系匹配模型，得到候选位置中父节点的第一关系向量。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述遍历所述请求节点在所述种子目录树中的候选位置，基于候选位置中父节点的第一关系向量和子节点的第二关系向量，确定各个候选位置的位置分数之前，所述方法包括：

基于各个目录节点在所述种子目录树中对应的子节点的第二关系向量，对目录节点的第一关系向量进行关系特征增强，得到各个目录节点的第一增强向量；

基于各个目录节点在所述种子目录树中对应的父节点的第一关系向量，对目录节点的第二关系向量进行关系特征增强，得到各个目录节点的第二增强向量；

所述遍历所述请求节点在所述种子目录树中的候选位置，基于候选位置中父节点的第一关系向量和子节点的第二关系向量，确定各个候选位置的位置分数，包括：

遍历所述候选位置，基于各个目录节点的第一增强向量和第二增强向量确定各个候选位置的位置分数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各个目录节点在所述种子目录树中对应的子节点的第二关系向量，对目录节点的第一关系向量进行关系特征增强，得到各个目录节点的第一增强向量，包括：

通过第一关系增强模型的图注意力层，确定所述目录节点的第一关系向量与所述自身的第一匹配度，以及所述目录节点对应子节点的第二关系向量与所述目录节点的第一关系向量的第二匹配度；

通过所述第一关系增强模型的归一化层，基于所述第一匹配度计算所述目录节点的第一关系向量的第一权重，以及基于所述第二匹配度计算所述目录节点对应子节点的第二关系向量的第二权重；

通过所述第一关系增强模型的输出层，基于所述第一权重和所述第二权重对所述目录节点的第一关系向量和所述目录节点对应子节点的第二关系向量进行加权求和，得到所述第一增强向量。