信息处理方法、装置、电子设备和存储介质.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CN113139834A(43)申请公布日2021.07.20(21)申请号202110475122.6(22)申请日2021.04.29(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)发明人裴英瑞张万书金林荣李森肖智鹏施文祥殷威徐昊(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332代理人孟金喆(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)G06Q30/06(2012.01)G06F16/9535(2019.01)权利要求书3页说明书13页附图4页(54)发明名称信息处理方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本发明实施例公开了一种信息处理方法、装置、电子设备和存储介质，该信息处理方法包括：获取目标用户的用户标签，并确定与用户标签匹配的物品推荐信息，得到候选推荐信息；将用户标签输入向量化模型进行向量化处理，得到用户向量，该向量化模型基于样本用户的历史操作数据训练得到；在候选推荐信息对应的物品编码的编码向量中检索与用户向量匹配的编码向量，得到目标编码向量，该候选推荐信息对应的物品编码的编码向量通过将候选推荐信息对应的物品编码输入向量化模型进行向量化处理得到；根据目标编码向量对应的目标物品编码获取目标推荐信息，并将目标推荐信息作为针对目标用户的召回信息。本发明实施例能够提高召回信息的准确度和质量。CN113139834ACN113139834A权利要求书1/3页1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：获取目标用户的用户标签，并确定与所述用户标签匹配的物品推荐信息，得到候选推荐信息；将所述用户标签输入向量化模型进行向量化处理，得到用户向量，所述向量化模型基于样本用户的历史操作数据训练得到；在所述候选推荐信息对应的物品编码的编码向量中检索与所述用户向量匹配的编码向量，得到目标编码向量，所述候选推荐信息对应的物品编码的编码向量通过将所述候选推荐信息对应的物品编码输入所述向量化模型进行向量化处理得到；根据所述目标编码向量对应的目标物品编码获取目标推荐信息，并将所述目标推荐信息作为针对所述目标用户的召回信息。2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述向量化模型通过如下方式训练得到：根据所述历史操作数据建立样本用户和物品编码的关联图，并对所述关联图中的各个节点随机赋予向量；从所述关联图中选取预设数量的目标节点，并通过聚合函数对所述目标节点的邻居节点的向量进行聚合，生成所述目标节点的向量；根据所述目标节点的向量计算样本预测标签；通过损失函数对所述样本预测标签和样本预设标签进行损失计算，得到损失值；根据所述损失值反向优化所述聚合函数的参数和所述各个节点的向量，得到所述向量化模型。3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述根据所述历史操作数据建立样本用户和物品编码的关联图，包括：将样本用户作为用户节点，将物品编码作为编码节点，根据所述历史操作数据确定关联的用户节点和编码节点，所述关联的用户节点和编码节点为对应的样本用户和物品编码之间存在操作关系的节点；将所述关联的用户节点和编码节点连接起来，形成所述关联图。4.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述通过聚合函数对所述目标节点的邻居节点的向量进行聚合，生成所述目标节点的向量，包括：通过所述聚合函数将所述目标节点的二跳邻居节点的向量进行聚合，生成所述目标节点的一跳邻居节点的向量；通过所述聚合函数将所述目标节点的一跳邻居节点的向量进行聚合，生成所述目标节点的向量。5.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述样本预设标签通过如下方式得到：建立样本集，所述样本集中的每个样本包括样本用户和物品编码；针对每个所述样本，根据所述历史操作数据确定所述样本中的样本用户与物品编码之间是否存在操作关系；如果所述样本中的样本用户与物品编码之间存在操作关系，则将所述样本赋予第一标签值，如果所述样本中的样本用户与物品编码之间不存在操作关系，则将所述样本赋予第2CN113139834A权利要求书2/3页二标签值。6.根据权利要求5所述的信息处理方法，其特征在于，所述目标节点包括用户节点和编码节点，所述根据所述目标节点的向量计算样本预测标签，包括：根据所述第一标签值和所述第二标签值确定映射区间；计算所述目标节点中的用户节点和编码节点的向量相似度，将计算得到的相似度值映射至所述映射区间，得到所述样本预测标签。7.根据权利要求1至6任一所述的信息处理方法，其特征在于，所述在所述候选推荐信息对应的物品编码的编码向量中检索与所述用户向量匹配的编码向量，得到目标编码向量，包括：根据所述候选推荐信息对应的物品编码的编码向量构