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(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CN110781389A(43)申请公布日2020.02.11(21)申请号201910994809.3(22)申请日2019.10.18(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)发明人陈超超周俊(74)专利代理机构北京国昊天诚知识产权代理有限公司11315代理人许振新朱文杰(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F16/9536(2019.01)G06Q30/06(2012.01)G06Q50/00(2012.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称用于为用户生成推荐的方法和系统(57)摘要本申请涉及一种用于为用户生成推荐的方法,所述方法包括:生成推荐模型,所述推荐模型用于为用户推荐物品;生成多视图社交模型,所述多视图社交模型对应于多个社交关系类型;组合所述推荐模型与所述多视图社交模型以得到多视图社交推荐模型;训练所述多视图社交推荐模型;以及使用经训练的多视图社交推荐模型来为所述用户生成推荐。本申请还公开了相关的系统和计算机存储介质。本申请能够更好地为用户生成推荐。CN110781389ACN110781389A权利要求书1/2页1.一种用于为用户生成推荐的方法,其特征在于,所述方法包括:生成推荐模型,所述推荐模型用于为用户推荐物品;生成多视图社交模型,所述多视图社交模型对应于多个社交关系类型;组合所述推荐模型与所述多视图社交模型以得到多视图社交推荐模型;训练所述多视图社交推荐模型;以及使用经训练的多视图社交推荐模型来为所述用户生成推荐。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,生成所述多视图社交模型包括:生成多个单视图社交模型,每个单视图社交模型对应于一个社交关系类型;组合所述多个单视图社交模型以得到多视图社交模型。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多个单视图社交模型对应于多个社交网络服务。4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多个单视图社交模型中的每一个均对应于一不同的社交网络服务。5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个社交关系类型包括朋友关系、亲情关系、通信关系和转账关系中的两个或更多个。6.如权利要求2所述的方法,其特征在于,组合所述多个单视图社交模型包括对所述多个单视图社交模型的目标函数求和、加权求和、求平均、或执行池化操作。7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,组合所述多个单视图社交模型包括包括确定用于组合所述多个单视图社交模型的组合函数。8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,使用经训练的多视图社交推荐模型来为所述用户生成推荐包括:获取所述用户的用户信息,所述用户信息包括用户对物品的已知评分信息以及用户与用户的多个社交关系类型的社交信息;基于所述用户的用户信息,使用经训练的多视图社交推荐模型来确定多个候选物品的评分;以及基于所述多个候选物品的评分向用户推荐物品。9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述推荐模型为矩阵分解模型。10.如权利要求1所述的方法,其特征在于,训练所述多视图社交推荐模型包括:使用梯度下降法对所述多视图社交推荐模型的目标函数进行迭代求解,以确定所述多视图社交推荐模型的参数。11.如权利要求10所述的方法,其特征在于,使用经训练的多视图社交推荐模型来为所述用户生成推荐包括:使用所确定的参数来确定候选物品的评分。12.如权利要求1所述的方法,其特征在于,为所述用户生成推荐包括为所述用户生成推荐的商品或推荐的内容。13.一种用于为用户生成推荐的系统,其特征在于,所述系统包括:用户信息获取模块,所述用户信息获取模块用于获取所述用户的用户信息,所述用户信息包括用户对物品的已知评分信息以及用户与用户的多个社交关系类型的社交信息;多视图社交推荐模块,所述多视图社交推荐模块用于基于所述用户的用户信息来确定2CN110781389A权利要求书2/2页多个候选物品的评分,所述多视图社交推荐模块包括推荐模块和多视图社交模块,其中:所述推荐模块实现推荐模型,所述推荐模型用于为用户推荐物品,所述多视图社交推荐模块包括多个单视图社交模块和组合模块,所述多个单视图社交模块实现多个单视图社交模型,所述多个单视图社交模型对应于多个社交关系类型,且所述组合模块用于将所述多个单视图社交模块组合为所述多视图社交模块。14.一种存储指令的计算机可读存储介质,所述指令当被计算机执行时,使所述计算机执行如权利要求1-12中任一项所述的方法。15.一种系统,包括用于执行如权利要求1-12中任一项所述的方法的装置。3CN110781389A说明书1/9页用于为用户生成推荐的方法和系统技术领域[0001]本发明涉及推荐,尤