[发明专利]内容推荐方法、内容推荐模型的训练方法及装置

权利要求书

1.一种内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待推荐对象在目标场景下的历史交互内容序列和候选内容；所述目标场景为多个推荐场景中的任一个场景，所述多个推荐场景基于推荐内容的关联属性信息划分得到；

通过内容推荐模型中的全局特征层和场景特征层分别对所述历史交互内容序列和所述候选内容进行特征提取，得到历史交互内容和所述候选内容的场景特征和全局特征；所述场景特征表征在所述目标场景下影响所述待推荐对象与所述候选内容进行交互的特征，所述全局特征表征在所述多个场景下均影响所述待推荐对象与所述候选内容进行交互的特征；

通过所述内容推荐模型中的全局序列编码器和场景序列编码器，对所述历史交互内容的场景特征和全局特征分别进行编码，得到所述历史交互内容序列的场景序列特征和全局序列特征；

通过所述内容推荐模型中的群体原型注意力层，对所述历史交互内容序列的场景序列特征进行特征提取，得到所述待推荐对象的群体特征；

通过所述内容推荐模型中的信息确定单元，对所述群体特征、所述场景序列特征、所述全局序列特征，以及所述候选内容的场景特征和全局特征进行处理，得到所述候选内容在所述目标场景下的推荐指标信息；

基于所述推荐指标信息，从所述候选内容中确定出针对所述待推荐对象的目标推荐内容。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史交互内容序列的场景序列特征进行特征提取，得到所述待推荐对象的群体特征，包括：

获取预先确定的多个群体原型的原型特征；

将所述场景序列特征与所述多个群体原型的原型特征进行比对，得到所述场景序列特征与各个群体原型的原型特征之间的群体相似度；

基于所述群体相似度和各个群体原型的原型特征，得到所述待推荐对象的群体特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述群体相似度和各个群体原型的原型特征，得到所述待推荐对象的群体特征，包括：

通过所述群体相似度，对各个群体原型的原型特征进行加权，得到各个群体原型的加权特征；

对各个群体原型的加权特征进行平均处理，得到所述待推荐对象的群体特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息确定单元包括第一信息确定单元和第二信息确定单元；所述对所述群体特征、所述场景序列特征、所述全局序列特征，以及所述候选内容的场景特征和全局特征进行处理，得到所述候选内容在所述目标场景下的推荐指标信息，包括：

通过所述第一信息确定单元，对所述群体特征、所述场景序列特征和所述候选内容的场景特征进行处理，得到所述候选内容的场景推荐指标信息；

通过所述第二信息确定单元，对所述全局序列特征和所述候选内容的全局特征进行处理，得到所述候选内容的全局推荐指标信息；

根据所述场景推荐指标信息和所述全局推荐指标信息，得到所述候选内容在所述目标场景下的推荐指标信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在对所述群体特征、所述场景序列特征和所述候选内容的场景特征进行处理，得到所述候选内容的场景推荐指标信息之前，还包括：

通过所述内容推荐模型中的内容相似性注意力增强特征层，以及基于所述候选内容的全局特征和场景特征，对所述历史交互内容的场景特征和全局特征进行增强处理，得到所述历史交互内容的增强特征；

所述对所述群体特征、所述场景序列特征和所述候选内容的场景特征进行处理，得到所述候选内容的场景推荐指标信息，包括：

对所述群体特征、所述场景序列特征、所述候选内容的场景特征，以及所述历史交互内容的增强特征进行处理，得到所述场景推荐指标信息。