对象推荐方法及相关装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115964571A(43)申请公布日2023.04.14(21)申请号202111172893.4(22)申请日2021.10.08(71)申请人腾讯科技（深圳）有限公司地址518057广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人陈昊(74)专利代理机构深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙)44300专利代理师李玉婷(51)Int.Cl.G06F16/9536(2019.01)G06F18/22(2023.01)G06F18/2323(2023.01)G06F18/25(2023.01)权利要求书3页说明书16页附图4页(54)发明名称对象推荐方法及相关装置(57)摘要本申请公开了一种对象推荐方法及相关装置，涉及人工智能技术领域，本申请可应用于地图车联网领域，该方法包括：针对目标对象集中的对象构建表征社交关系的对象特征向量；基于社交数据对目标对象集进行聚类处理，得到对象簇；根据冷启动对象的对象描述信息提取内容特征向量，并从目标对象集中确定与内容特征向量匹配的目标对象；将每个对象簇中包括的目标对象的对象特征向量分别进行计算处理，生成群组特征向量；将内容特征向量与群组特征向量进行融合处理，生成融合特征向量；基于融合特征向量，从目标对象集中确定向冷启动对象进行推荐的对象。本申请有效提升推荐的对象与冷启动对象的社交匹配度及推荐多样性。CN115964571ACN115964571A权利要求书1/3页1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：针对目标对象集中的对象，根据所述对象之间的社交数据构建表征社交关系的对象特征向量；基于所述社交数据对所述目标对象集中的对象进行聚类处理，得到至少一个对象簇；根据冷启动对象的对象描述信息提取内容特征向量，并从所述目标对象集中确定与所述内容特征向量匹配的目标对象；将每个所述对象簇中包括的目标对象的对象特征向量分别进行计算处理，生成至少一个群组特征向量；将所述内容特征向量与至少一个所述群组特征向量进行融合处理，生成融合特征向量；基于所述融合特征向量，从所述目标对象集中确定向所述冷启动对象进行推荐的对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对目标对象集中的对象，根据所述对象之间的社交数据构建表征社交关系的对象特征向量，包括：获取所述目标对象集中对象的社交数据，所述社交数据包括所述对象之间的交互数据以及所述交互数据对应的权重；根据所述对象之间的交互数据以及所述交互数据对应的权重进行计算处理，得到所述对象之间的社交关系强度；根据所述对象之间的社交关系强度进行特征构建处理，以针对每个所述对象生成表征社交关系的对象特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述对象之间的社交关系强度进行特征构建处理，以针对每个所述对象生成表征社交关系的对象特征向量，包括：将所述对象之间的社交关系强度作为矩阵元素，构建所述对象之间的社交关系矩阵；基于所述社交关系矩阵进行节点嵌入处理，生成每个所述对象的嵌入向量，形成每个所述对象对应的表征社交关系的对象特征向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述社交关系矩阵进行节点嵌入处理，生成每个所述对象的嵌入向量，包括：从所述目标对象集中进行对象采样，得到预定数目个采样对象；基于所述社交关系矩阵对每个所述采样对象进行社交对象采样，得到每个采样对象对应的正对象及负对象，所述正对象指与采样对象的社交关系强度大于零的对象中一个，所述负对象指与采样对象的社交关系强度等于零的对象中一个；将每个所述采样对象及每个所述采样对象对应的正对象及负对象分别进行组合，形成每个所述采样对象对应的三元组；以每个所述三元组中的正对象及负对象的距离最大化为优化目标进行反向传播，对初始化的节点嵌入矩阵进行优化处理，生成每个所述对象的嵌入向量。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每两个所述对象之间包括至少一个所述交互数据，每个交互数据对应一个权重；所述根据所述对象之间的交互数据以及所述交互数据对应的权重进行计算处理，得到所述对象之间的社交关系强度，包括：2CN115964571A权利要求书2/3页基于每两个所述对象之间的至少一个所述交互数据及每个所述交互数据对应的权重求加权和，得到每两个所述对象之间的社交关系强度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述社交数据包括所述对象之间的交互数据，每两个所述对象之间包括至少一个所述交互数据；所述基于所述社交数据对所述目标对象集中的对象进行聚类处理，得到至少一个对象簇，包括：将所述对象作为节点且将所述对象之间的每个交互数据作为节点之间的连接边，构建所述对象之间的社交关系网络图；基于所述社交关系网络图进行社区划分处理，以将所述目标对象集中的对象划分为至少