向目标用户展示目标对象序列的方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112115188A(43)申请公布日2020.12.22(21)申请号202011314171.3(22)申请日2020.11.20(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人钱浩吴沁桐肖帅周俊(74)专利代理机构北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙)11309代理人孙欣欣周良玉(51)Int.Cl.G06F16/248(2019.01)G06F16/2457(2019.01)权利要求书4页说明书11页附图2页(54)发明名称向目标用户展示目标对象序列的方法和装置(57)摘要本说明书实施例提供一种向目标用户展示目标对象序列的方法和装置，方法包括：将各交互特征向量按照初始排序输入重排序模型，重排序模型包括编码器和解码器，编码器确定目标对象序列中各目标对象与所述第一目标对象的全局注意力，根据全局注意力将该第一目标对象编码为第一隐特征向量；确定目标对象序列中以第一目标对象为中心的部分目标对象与第一目标对象的局部注意力，根据局部注意力将该第一目标对象编码为第二隐特征向量；对第一隐特征向量和第二隐特征向量加权求和，得到综合隐特征向量；解码器根据各综合隐特征向量，确定各目标对象的重排序；按照重排序的各目标对象的位置，向目标用户展示目标对象序列。能够达到用户反馈的最大化。CN112115188ACN112115188A权利要求书1/4页1.一种向目标用户展示目标对象序列的方法，所述方法包括：获取所述目标用户对应的用户特征向量，以及所述目标对象序列中各目标对象分别对应的对象特征向量；根据所述用户特征向量和所述目标对象序列中任意的第一目标对象的对象特征向量，确定所述目标用户与该第一目标对象之间的第一交互特征向量；将各交互特征向量按照初始排序输入重排序模型，所述重排序模型包括编码器和解码器，所述编码器根据各交互特征向量，确定所述目标对象序列中各目标对象与所述第一目标对象的全局注意力，根据全局注意力将该第一目标对象编码为第一隐特征向量；确定所述目标对象序列中以所述第一目标对象为中心的部分目标对象与所述第一目标对象的局部注意力，根据局部注意力将该第一目标对象编码为第二隐特征向量；对所述第一隐特征向量和所述第二隐特征向量加权求和，得到第一目标对象的综合隐特征向量；所述解码器根据各目标对象分别对应的综合隐特征向量，确定各目标对象的重排序；按照所述重排序的各目标对象的位置，向所述目标用户展示所述目标对象序列。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述用户特征向量通过如下方式确定：根据所述目标用户的属性特征，确定第一维度的原始特征向量；将所述目标用户的原始特征向量进行降维嵌入处理，转换为第二维度的特征向量作为所述用户特征向量，所述第二维度小于所述第一维度。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述目标用户的属性特征包括：用户的基本描述信息和/或用户的历史行为特征信息。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述对象特征向量通过如下方式确定：确定待展示的目标对象序列中各目标对象的初始排序，所述初始排序按照各目标对象与所述目标用户的相关度由高到低进行排序；根据任一目标对象的属性特征和该目标对象在所述初始排序中的位置，得到该目标对象的对象特征向量。5.如权利要求4所述的方法，其中，所述目标对象为商品；所述目标对象的属性特征包括如下至少一种：商品描述信息、价格、类目。6.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据各交互特征向量，确定所述目标对象序列中各目标对象与所述第一目标对象的全局注意力，根据全局注意力将该第一目标对象编码为第一隐特征向量，包括：确定所述第一交互特征向量映射的第一查询向量，以及各交互特征向量分别映射的各键向量和各值向量；根据所述第一查询向量和各键向量，得到各交互特征向量与所述第一交互特征向量关联的各第一权重；基于所述各第一权重和各值向量，得到所述第一目标对象的第一隐特征向量。7.如权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述目标对象序列中以所述第一目标对象为中心的部分目标对象与所述第一目标对象的局部注意力，根据局部注意力将该第一目标对象编码为第二隐特征向量，包括：确定所述第一交互特征向量映射的第一查询向量，以及所述部分目标对象对应的各交2CN112115188A权利要求书2/4页互特征向量分别映射的各键向量和各值向量；根据所述第一查询向量和各键向量，得到各交互特征向量与所述第一交互特征向量关联的各第二权重；基于所述各第二权重和各值向量，得到所述第一目标对象的第二隐特征向量。8.如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一隐特征向量和所述第二隐特征向量加权求和，得到第一目标对象的综合隐特征向量，包括：根据所述第一