一种对用户标记标签的方法和装置.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CN113761328A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202010565644.0(22)申请日2020.06.19(71)申请人北京京东尚科信息技术有限公司地址100086北京市海淀区知春路76号8层申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人李强(74)专利代理机构中原信达知识产权代理有限责任公司11219代理人张一军王安娜(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称一种对用户标记标签的方法和装置(57)摘要本发明公开了一种对用户标记标签的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取各个用户对各个品类的指标值，以构建目标矩阵；其中，所述目标矩阵中的任意一个元素表示任意一个用户对任意一个品类的指标值，所述目标矩阵中的元素包括已知元素和未知元素；基于奇异值分解对所述目标矩阵中的未知元素进行求解；根据所述未知元素的求解结果和所述已知元素，对各个所述用户标记标签，所述标签用于指示所述用户对所述品类的敏感程度。该实施方式能够解决标签粒度过于笼统和用户数据稀疏的技术问题。CN113761328ACN113761328A权利要求书1/2页1.一种对用户标记标签的方法，其特征在于，包括：获取各个用户对各个品类的指标值，以构建目标矩阵；其中，所述目标矩阵中的任意一个元素表示任意一个用户对任意一个品类的指标值，所述目标矩阵中的元素包括已知元素和未知元素；基于奇异值分解对所述目标矩阵中的未知元素进行求解；根据所述未知元素的求解结果和所述已知元素，对各个所述用户标记标签，所述标签用于指示所述用户对所述品类的敏感程度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于奇异值分解对所述目标矩阵中的未知元素进行求解，包括：将所述目标矩阵分解为相乘的第一矩阵和第二矩阵；采用所述目标矩阵中的已知元素训练所述第一矩阵和所述第二矩阵，使得所述第一矩阵和所述第二矩阵相乘的结果能够拟合所述目标矩阵中的已知元素，从而计算出所述第一矩阵和所述第二矩阵；将所述第一矩阵和所述第二矩阵相乘，计算出所述目标矩阵，从而得到所述目标矩阵中的未知元素。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用所述目标矩阵中的已知元素训练所述第一矩阵和所述第二矩阵，使得所述第一矩阵和所述第二矩阵相乘的结果能够拟合所述目标矩阵中的已知元素，从而计算出所述第一矩阵和所述第二矩阵，包括：采用所述第一矩阵的各个元素和所述第二矩阵的各个元素，计算所述目标矩阵中各个元素的预测值；根据所述目标矩阵中各个元素的预测值和真实值，计算所述目标矩阵的误差平方和；以所述目标矩阵的误差平方和最小为目标函数，采用所述目标矩阵中的已知元素训练所述第一矩阵和所述第二矩阵，从而计算出所述第一矩阵和所述第二矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，以所述目标矩阵的误差平方和最小为目标函数，采用所述目标矩阵中的已知元素训练所述第一矩阵和所述第二矩阵，从而计算出所述第一矩阵和所述第二矩阵，包括：以所述目标矩阵的误差平方和最小为目标函数，基于梯度下降法并采用所述目标矩阵中的已知元素训练所述第一矩阵和所述第二矩阵，从而计算出所述第一矩阵和所述第二矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，以所述目标矩阵的误差平方和最小为目标函数，基于梯度下降法并采用所述目标矩阵中的已知元素训练所述第一矩阵和所述第二矩阵，从而计算出所述第一矩阵和所述第二矩阵，包括：采用梯度下降法计算出所述目标矩阵的误差平方和的梯度；采用所述目标矩阵的误差平方和的梯度和更新步长，表示所述第一矩阵中的各个元素和所述第二矩阵中的各个元素；采用所述第一矩阵中的各个元素和所述第二矩阵中的各个元素，表示所述目标矩阵的误差平方和；以所述目标矩阵的误差平方和最小为目标函数，并采用所述目标矩阵中的已知元素训练所述第一矩阵和所述第二矩阵，计算出所述更新步长、所述第一矩阵中的各个元素和所2CN113761328A权利要求书2/2页述第二矩阵中的各个元素。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用梯度下降法计算出所述目标矩阵的误差平方和的梯度，包括：采用梯度下降法分别计算所述目标矩阵的误差平方和在puk处、在qki处的梯度；其中，puk表示第一矩阵第u行第k列的元素，qki表示第二矩阵第k行第i列的元素。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述未知元素的求解结果和所述已知元素，对各个所述用户标记标签，包括：根据所述未知元素的求解结果和所述已知元素，得到所述目标矩阵中各个元素的指标值；对于所述目标矩阵中的任意一个元素，根据所述元素的行列位置确定目标用户和目标品类，根据所述元素的指标值对所述目标用户