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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CN113761347A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202110211889.8(22)申请日2021.02.25(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)专利代理机构北京派特恩知识产权代理有限公司11270代理人刘星雨张颖玲(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06K9/62(2006.01)G06Q30/06(2012.01)权利要求书3页说明书20页附图4页(54)发明名称一种商品推荐方法、装置、存储介质及系统(57)摘要本申请提供了一种商品推荐方法、装置、存储介质及系统,该方法包括:获取多个候选商品对应的多个待计算特征数据;将多个待计算特征数据输入到目标推荐模型,获取目标推荐模型输出的多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值;目标推荐模型是根据至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本训练得到的;根据多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值,计算多个候选商品各自的推荐分数;根据多个候选商品各自的推荐分数,向待推荐用户进行商品推荐。这样,目标推荐模型是由高质量正样本、低质量正样本和负样本训练得到的,能够使目标推荐模型学习到更为深入的特征,提高商品推荐的准确性。CN113761347ACN113761347A权利要求书1/3页1.一种商品推荐方法,其特征在于,所述方法包括:获取多个候选商品对应的多个待计算特征数据;将所述多个待计算特征数据输入到目标推荐模型,获取所述目标推荐模型输出的所述多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值;其中,所述目标推荐模型是根据至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本训练得到的;根据所述多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值,计算所述多个候选商品各自的推荐分数;根据所述多个候选商品各自的推荐分数,向待推荐用户进行商品推荐。2.根据权利要求1所述的商品推荐方法,其特征在于,所述目标推荐模型包括至少一个第一目标专家模型、至少一个第二目标专家模型和至少一个共享目标专家模型和目标门控子模型;所述将所述多个待计算特征数据输入到目标推荐模型,获取所述目标推荐模型输出的所述多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值,包括:利用至少一个第一目标专家模型、至少一个第二目标专家模型和至少一个共享目标专家模型分别对其中一个待计算特征数据进行计算,得到至少一个第一输出结果、至少一个第二输出结果和至少一个共享输出结果;基于所述至少一个第一输出结果和所述至少一个共享输出结果,通过所述目标门控子模型计算得到其中一个候选商品的点击概率值;基于所述至少一个第二输出结果和所述至少一个共享输出结果,通过所述目标门控子模型计算得到所述其中一个候选商品的购买概率值。3.根据权利要求1所述的商品推荐方法,其特征在于,所述根据所述多个候选商品各自的点击概率值和购买概率值,计算所述多个候选商品各自的推荐分数,包括:基于预设权值,对其中一个候选商品的点击概率值和购买概率值进行赋权求和运算,得到所述其中一个候选商品的推荐分数。4.根据权利要求1所述的商品推荐方法,其特征在于,所述方法还包括:获取多个样本特征数据,在预设标签值集合中确定所述多个样本特征数据各自的目标标签值;基于所述多个样本特征数据各自的目标标签值,从所述多个样本特征数据中确定至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本;利用所述至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本对预设多任务模型进行训练,得到目标推荐模型。5.根据权利要求4所述的商品推荐方法,其特征在于,所述利用所述至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本对预设多任务模型进行训练,得到目标推荐模型,包括:根据所述至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本各自的目标标签值,确定所述至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本各自的权重系数;基于所述至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本各自的权重系数,构造所述预设多任务模型的损失函数;2CN113761347A权利要求书2/3页利用所述至少一个高质量正样本、至少一个低质量正样本和至少一个负样本对所述预设多任务模型进行训练,当所述损失函数的结果达到预设阈值时,将训练后的预设多任务模型确定为所述目标推荐模型。6.根据权利要求4所述的商品推荐方法,其特征在于,所述预设标签值集合包括第一标签值,第二标签值、第三标签值、第四标签值和第五标签值;其中,所述第一标签值指示不点击事件、所述第二标签值指示低质