[发明专利]对象推荐方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种对象推荐方法，所述方法包括：

接收用户发起的对象推荐请求；其中，所述对象推荐请求包括对象推荐策略；

响应于所述对象推荐请求，召回与所述对象推荐策略匹配的对象，并将召回的对象确定为推荐对象；

将所述推荐对象的对象信息输入至训练完成的推荐模型，以使所述推荐模型基于所述对象信息预测所述推荐对象针对所述用户的推荐评分；其中，所述推荐模型基于已向用户曝光的第一对象样本和未向用户曝光的第二对象样本进行有监督的训练得到；所述第一对象样本被标注了用于指示其是否被用户查看过的第一标签；所述第二对象样本被标注了基于所述第一对象样本和所述第一标签，对所述第二对象样本进行标签挖掘得到的第二标签；

基于所述推荐评分对所述推荐对象进行排序，并将排序后的所述推荐对象向所述用户进行输出。

2.根据权利要求1所述的方法，所述对象推荐策略包括对象与用户之间的距离阈值；

所述召回与所述对象推荐策略匹配的对象，包括：

召回所在位置与所述用户的定位位置之间的距离不超过所述距离阈值的对象。

3.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

迭代执行以下步骤，以对所述推荐模型进行有监督的训练，直至与所述推荐模型对应的损失函数收敛：

将所述第一对象样本的对象信息和所述第二对象样本的对象信息输入至所述推荐模型；

获取所述推荐模型基于所述第一对象样本的对象信息预测出的所述第一对象样本针对用户的第一评分，以及基于所述第二对象样本的对象信息预测出的所述第二对象样本针对用户的第二评分；

基于所述第一对象样本和所述第一标签，以及所述第二评分，对所述第二对象样本进行标签挖掘，得到所述第二标签；

基于所述第一标签和所述第一评分，以及所述第二标签和所述第二评分，确定与所述推荐模型对应的损失函数是否收敛。

4.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述第一对象样本和所述第一标签，以及所述第二评分，对所述第二对象样本进行标签挖掘，得到所述第二标签，包括：

确定所述第一对象样本和所述第二对象样本之间的相似度；

基于所述相似度、所述第一标签和所述第二评分，对所述第一标签进行标签传播，得到所述第二标签。

5.根据权利要求4所述的方法，所述确定所述第一对象样本和所述第二对象样本之间的相似度，包括：

获取所述推荐模型针对所述第一对象样本提取出的第一特征数据，以及针对所述第二对象样本提取出的第二特征数据；

基于所述第一特征数据和所述第二特征数据，计算所述第一对象样本和所述第二对象样本之间的相似度。

6.根据权利要求4所述的方法，所述损失函数包括第一损失子函数和第二损失子函数的加权和；

所述第一损失子函数包括：

其中， 为与第i个第一对象样本对应的第一评分， 为与第i个第一对象样本对应的第一标签， 为所述第一对象样本和所述第二对象样本的数量；

所述第二损失子函数包括：

其中， 为与第j个第一对象样本对应的第一评分， 为与第j个第一对象样本对应的第一标签， 为所述第一对象样本和所述第二对象样本的数量。

7.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述第一对象样本和所述第一标签，以及所述第二评分，对所述第二对象样本进行标签挖掘，得到所述第二标签，包括：

基于所述第一对象样本和所述第一标签，确定评分阈值；

按照所述第二评分与所述评分阈值之间的大小关系，确定所述第二标签。