商品向量化方法、装置、计算机系统及存储介质.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CN113779376A(43)申请公布日2021.12.10(21)申请号202110375169.5G06Q30/06(2012.01)(22)申请日2021.04.07(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人胡猛王刚佘志东(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021代理人周天宇(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F17/16(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图3页(54)发明名称商品向量化方法、装置、计算机系统及存储介质(57)摘要本公开提供了一种商品向量化方法，包括：基于预设时间段内的商品浏览记录生成至少一个商品序列；基于至少一个商品序列中的不同品类商品两两之间的共现次数生成共现矩阵，以及，基于至少一个商品序列中不同品类商品两两之间的属性的共值数量生成共值矩阵；将共现矩阵和共值矩阵加权融合，得到融合矩阵；将融合矩阵输入预设的商品向量化模型，得到各个商品的向量。CN113779376ACN113779376A权利要求书1/2页1.一种商品向量化方法，包括：基于预设时间段内的商品浏览记录生成至少一个商品序列；基于所述至少一个商品序列中的不同品类商品两两之间的共现次数生成共现矩阵，以及，基于所述至少一个商品序列中不同品类商品两两之间的属性的共值数量生成共值矩阵；将所述共现矩阵和所述共值矩阵加权融合，得到融合矩阵；将所述融合矩阵输入预设的商品向量化模型，并优化所述商品向量化模型，得到各个所述商品的向量表示；其中，所述商品向量化模型的参数至少包括第一矩阵和第二矩阵及所述融合矩阵，所述第一矩阵的各行向量分别为一个所述商品的第一向量，所述第二矩阵的各行向量分别表示一个所述商品的第二向量，所述第一向量和所述第二向量共同构成对应的所述商品的向量表示，通过优化所述商品向量化模型，以得到各所述商品最优的所述向量表不。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于预设时间段内的商品浏览记录生成至少一个商品序列包括：判定所述商品浏览记录中的各相邻所述商品之间的浏览间隔是否超过第一预设时长；当两个相邻的所述商品的浏览间隔超过第一预设时长时，以所述浏览间隔为分割点，将所述商品浏览记录分为两段，并根据每段所述商品浏览记录相应生成一条所述商品序列，所述商品序列由按照浏览顺序排列的所述商品组成。3.根据权利要求2所述的方法，还包括：去除所述商品序列中所述浏览时长未达到第二预设时长的所述商品；将所述商品序列中连续出现的同一所述商品去重；以及去除长度小于或等于2的所述商品序列。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述至少一个商品序列中的不同品类商品两两之间的共现次数生成共现矩阵，以及，基于所述至少一个商品序列中不同品类商品两两之间的属性的共值数量生成共值矩阵包括：依次以所述商品序列中的各个商品作为中心商品，从所述商品序列中截取预设长度的子序列；统计所述中心商品与所述子序列中的其它商品的共现次数；基于各所述子序列统计的所述共现次数，统计各个所述商品与其它所述商品的共现总次数；基于所述共现总次数构建所述共现矩阵；以及统计所述商品序列中各所述商品与所述商品序列中的其他商品的属性的共值数量；基于所述共值数量构建所述共值矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述共现矩阵和所述共值矩阵中的各元素的行角标和列角标分别表示了所述商品序列中的一个所述商品的序号，所述共现矩阵中的所述元素表示所述商品序列中的两个所述商品的共现总次数，所述共值矩阵中的所述元素表示所述商品序列中的两个所述商品的共值数量。6.根据权利要求1所述的方法，所述将所述共现矩阵和所述共值矩阵加权融合，得到融合矩阵包括：2CN113779376A权利要求书2/2页给所述共现矩阵分配第一权重，给所述共值矩阵分配第二权重，所述第一权重和所述第二权重的和为1；计算所述共现矩阵与所述第一权重的乘积、所述共值矩阵与所述第二权重的乘积，将所述乘积求和，得到所述融合矩阵。7.根据权利要求1所述的方法，所述商品化模型包括回归函数、权重函数和正则项，其中，所述回归函数为表示所述商品的所述第一向量和所述第二向量的关系的函数，用于学习所述第一矩阵和所述第二矩阵，所述权重函数为各所述商品的回归函数表示对应的权重的函数，用于抑制所述回归函数中的噪声，所述正则项用于防止所述商品向量化模型训练过拟合。8.根据权利要求7所述的方法，所述将所述融合矩阵输入预设的商品向量化模型，并优化所述商品向量化模型，得到各个所述商品的向量表示包括：从所述融合