[发明专利]一种对象推荐方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201810553549.1 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110309427B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 丘志杰;饶君;张博;林乐宇;冯喆;陈磊;胡澜涛;刘书凯;刘毅;孙振龙;王良栋 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种对象推荐方法、装置、存储介质及计算机设备，本实施例基于循环神经网络，对多个样本用户对应的用户访问序列进行训练，得到推荐对象预测模型，对用户访问序列进行编码计算，再对得到的编码向量与各候选词向量进行相似度计算，得到该用户的推荐对象。可见，基于循环神经网络的在编码计算的特点，使得本实施例这种模型编码方式，兼顾了用户的长期历史兴趣和短期历史兴趣，且考虑到了用户在应用平台上访问对象的访问顺序，能够更准确定位用户的兴趣变迁和兴趣积累，解决现有ItemCF对象推荐方法导致所得推荐对象多样性和个性化损失的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 对象 推荐 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种对象推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户访问序列，所述用户访问序列是基于用户访问应用平台输出的对象生成的；将所述用户访问序列输入推荐对象预测模型进行编码计算，得到所述用户访问对象的编码向量，所述推荐对象预测模型是基于循环神经网络，对多个样本用户对应的用户访问序列训练得到；对所述编码向量与各候选词向量进行相似度计算，所述候选词向量对应候选集合中的候选对象或候选关键词；基于相似度计算结果，得到所述用户的推荐对象。
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