物品推荐方法、装置及计算机可读存储介质.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CN113781134A(43)申请公布日2021.12.10(21)申请号202010739271.4(22)申请日2020.07.28(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)发明人王颖帅(74)专利代理机构中国贸促会专利商标事务所有限公司11038代理人许蓓(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书13页附图4页(54)发明名称物品推荐方法、装置及计算机可读存储介质(57)摘要本公开提出一种物品推荐方法、装置及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。在本公开中，利用混合逻辑回归模型得到物品推荐模型，借助混合逻辑回归模型先聚类后分类的特性，使得物品推荐模型基于相似群体进行物品推荐，提高推荐的有效性；并且，通过计算损失函数的二阶梯度，来优化混合逻辑回归模型的收敛方式，使得混合逻辑回归模型更快收敛，提高了训练效率。CN113781134ACN113781134A权利要求书1/3页1.一种物品推荐方法，包括：获取待推荐用户对应的候选物品集合；将待推荐用户的特征数据以及所述候选物品集合中的所有物品的特征数据输入到物品推荐模型进行处理，得到所述待推荐用户对所述候选物品集合中的每个物品的点击通过率，其中，所述物品推荐模型是利用混合逻辑回归模型训练得到的；根据点击通过率满足预设条件的相应物品，对所述待推荐用户进行物品推荐。2.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其中，利用混合逻辑回归模型训练得到所述物品推荐模型包括：将训练数据集输入混合逻辑回归模型进行处理，输出所述训练数据集中的每条训练数据相应的用户对相应的物品的点击通过率，所述训练数据集包括多条训练数据，每条训练数据包括一个用户和与所述用户相关联的一个物品的特征数据以及所述用户对所述物品的行为的等级标签；根据训练数据相应的用户对相应的物品的点击通过率与训练数据相应的所述用户对所述物品的行为的等级标签，确定预设损失函数的损失；基于所述损失计算的损失函数的二阶梯度值，更新所述混合逻辑回归模型的参数，继续训练，直到满足预设的终止条件，将训练得到的所述混合逻辑回归模型作为所述物品推荐模型。3.根据权利要求2所述的物品推荐方法，其中，根据用户对物品的行为特征，确定所述用户对所述物品的行为的等级标签；其中，用户对物品的行为特征包括：用户对物品的搜索行为特征、用户对物品的浏览行为特征、用户对物品的点击行为特征、用户对物品的购买行为特征中的一项或多项。4.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其中，所述获取待推荐用户对应的候选物品集合包括：通过召回预设的召回策略相应的物品，获取待推荐用户对应的候选物品集合。5.根据权利要求4所述的物品推荐方法，其中，所述召回策略被配置为召回预设事件相应的物品；或者，所述召回策略被配置为召回与预设物品集合中的物品的相似度大于预设值的物品，其中，所述预设物品集合包括与待推荐用户有直接行为的物品；或者，所述召回策略被配置为召回与所述预设物品集合中的物品的预设特征值相同的物品；或者，所述召回策略被配置为召回所述预设物品集合中的预设特征值大于预设值的物品；或者，所述召回策略被配置为召回统计特征值满足预设条件的物品；或者，所述召回策略被配置为召回所述待推荐用户有直接行为的物品；或者，所述召回策略被配置为召回预设区域内或预设时间内的预设业务场景下相应的物品；或者，所述召回策略被配置为召回捕捉的剪切板内容下相应的物品；或者，所述召回策略被配置为召回与所述预设物品集合中的物品的关系权重大于预设值所对应的物品。2CN113781134A权利要求书2/3页6.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其中，根据点击通过率满足预设条件的相应物品，对所述待推荐用户进行物品推荐包括：根据点击通过率对候选物品集合中的物品进行排序；将排序结果满足预设条件的相应物品推荐给所述用户。7.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其中，根据点击通过率满足预设条件的相应物品，对所述待推荐用户进行物品推荐包括：根据预设的过滤策略，对候选物品集合中的点击通过率满足预设条件的相应物品进行过滤处理；将过滤后得到的物品推荐给所述待推荐用户。8.根据权利要求7所述的物品推荐方法，其中，所述过滤策略被配置为过滤掉与待推荐用户的收货地址相关的库存数量小于预设值的物品；或者，所述过滤策略被配置为过滤掉预设周期内待推荐用户已经购买的物品；或者，所述过滤策略被配置为过滤掉具有相同图片的两个物品中的其中一个；或者，所述过滤策略被配置为过滤掉图片不满足预设要求的相应物品；或者，所述过滤策略被