商品推荐方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备.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CN113674043A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202010415146.8(22)申请日2020.05.15(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(72)发明人马魁(74)专利代理机构北京律智知识产权代理有限公司11438代理人王辉阚梓瑄(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06Q30/02(2012.01)权利要求书2页说明书11页附图6页(54)发明名称商品推荐方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备(57)摘要本公开属于数据处理技术领域，涉及一种商品推荐方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备。该方法包括：获取用户的用户编号和目标行为类别信息，并获取与用户对应的待推荐商品信息；确定与目标行为类别信息对应的行为序列数据，并利用自注意力机制网络提取行为序列数据的用户兴趣特征；将用户兴趣特征输入至简单循环单元，以使简单循环单元输出兴趣表征向量；将用户编号、兴趣表征向量和待推荐商品信息输入至全连接层，得到与待推荐商品信息对应的商品评分。本公开一方面更准确的表达用户兴趣，带来更高的点击通过率的预测准确性；另一方面，不仅可以建立直接的长距离关系，还可以完整刻画用户的独立兴趣点，反映用户偏好随着时间变化的情况。CN113674043ACN113674043A权利要求书1/2页1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的用户编号和目标行为类别信息，并获取与所述用户对应的待推荐商品信息；确定与所述目标行为类别信息对应的行为序列数据，并利用自注意力机制网络提取所述行为序列数据的用户兴趣特征；将所述用户兴趣特征输入至简单循环单元，以使所述简单循环单元输出兴趣表征向量；将所述用户编号、所述兴趣表征向量和所述待推荐商品信息输入至全连接层，得到与所述待推荐商品信息对应的商品评分。2.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述确定与所述目标行为类别信息对应的行为序列数据，包括：获取与所述目标行为类别信息对应的目标商品信息，并获取与所述目标商品信息对应的行为发生时间；按照所述行为发生时间将所述目标商品信息进行排序，得到行为序列数据。3.根据权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，所述获取与所述目标行为类别信息对应的目标商品信息，包括：获取与所述目标行为类别信息对应的商品信息以及与所述商品信息对应的用户行为数；对所述用户行为数进行排序，确定与排序结果对应的商品信息为目标商品信息。4.根据权利要求3所述的商品推荐方法，其特征在于，所述商品信息包括：商品编号、类目信息、品牌信息和店铺信息。5.根据权利要求4所述的商品推荐方法，其特征在于，所述对所述用户行为数进行排序，确定与排序结果对应的商品信息为目标商品信息，包括：对所述用户行为数进行排序，得到排序结果；获取所述排序结果中第一预设区间的商品的所述商品编号、所述类目信息、所述品牌信息和所述店铺信息作为目标商品信息。6.根据权利要求5所述的商品推荐方法，其特征在于，所述对所述用户行为数进行排序，确定与排序结果对应的商品信息为目标商品信息，包括：对所述用户行为数进行排序，得到排序结果；获取所述排序结果中第二预设区间的商品的所述类目信息、所述品牌信息和所述店铺信息作为目标商品信息。7.根据权利要求6所述的商品推荐方法，其特征在于，所述对所述用户行为数进行排序，确定与排序结果对应的商品信息为目标商品信息，包括：对所述用户行为数进行排序，得到排序结果；获取所述排序结果中除去所述第一预设区间和所述第二预设区间的其他商品的所述品牌信息和所述店铺信息作为目标商品信息。8.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述将所述用户编号、所述兴趣表征向量和所述待推荐商品信息输入至全连接层，得到与所述待推荐商品信息对应的商品评分，包括：2CN113674043A权利要求书2/2页将所述用户编号、所述兴趣表征向量和所述待推荐商品进行拼接处理，得到待输入向量；将所述待输入向量依次输入所述全连接层和归一化指数函数，得到与所述待推荐商品信息对应的商品评分。9.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述获取用户的用户编号和目标行为类别信息，包括：获取用户的用户编号和所述用户的多个行为类别信息；确定所述多个行为类别信息中的一个作为目标行为类别信息。10.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：利用损失函数和所述商品评分计算所述待推荐商品信息的损失，以根据所述损失调整所述简单循环单元的参数。11.一种商品推荐装置，其特征在于，包括：信息获取模块，被配置为获取用户的用户编号和目标行