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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CN113704511A(43)申请公布日2021.11.26(21)申请号202110869637.4(22)申请日2021.07.30(71)申请人北京达佳互联信息技术有限公司地址100085北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7(72)发明人廖一桥(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人郝传鑫贾允(51)Int.Cl.G06F16/435(2019.01)G06F16/9535(2019.01)权利要求书2页说明书17页附图7页(54)发明名称多媒体资源的推荐方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本公开关于一种多媒体资源的推荐方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:接收到多媒体推荐请求,获取属性信息以及目标对象的历史行为序列信息;属性信息包括目标对象的对象关联属性信息和待推荐多媒体资源的多媒体属性信息;根据对象关联属性信息和/或多媒体属性信息,从多头注意力模型的多个注意力头中确定至少一个注意力头目标注意力头;将历史行为序列信息、对象关联属性信息和多媒体属性信息输入多头注意力模型,进行推荐预测处理,得到目标注意力头输出的预测信息;基于目标注意力头输出的预测信息,向目标对象推荐所述待推荐多媒体资源。根据本公开提供的技术方案,可以避免多头注意力机制的坍缩现象和提升推荐精准性。CN113704511ACN113704511A权利要求书1/2页1.一种多媒体资源的推荐方法,其特征在于,包括:接收到多媒体推荐请求,获取属性信息以及目标对象的历史行为序列信息;所述属性信息包括所述目标对象的对象关联属性信息和待推荐多媒体资源的多媒体属性信息,所述历史行为序列信息为所述目标对象执行过预设行为的多媒体资源的多媒体属性序列;所述目标对象为所述多媒体推荐请求中目标对象标识对应的对象;根据所述对象关联属性信息和/或所述多媒体属性信息,从多头注意力模型的多个注意力头中确定至少一个注意力头作为目标注意力头;将所述历史行为序列信息、所述对象关联属性信息和所述多媒体属性信息输入所述多头注意力模型,进行推荐预测处理,得到所述目标注意力头输出的预测信息;基于所述目标注意力头输出的预测信息,向所述目标对象推荐所述待推荐多媒体资源。2.根据权利要求1所述的多媒体资源的推荐方法,其特征在于,所述对象关联属性信息包括所述目标对象的对象属性信息和所述目标对象触发所述多媒体推荐请求的上下文属性信息;所述根据所述对象关联属性信息和/或所述多媒体属性信息,从多头注意力模型的多个注意力头中确定至少一个注意力头作为目标注意力头步骤包括:根据所述对象属性信息、所述多媒体属性信息和所述上下文属性信息中的至少一种,确定目标属性组合;基于所述目标属性组合,确定所述目标注意力头。3.根据权利要求2所述的多媒体资源的推荐方法,其特征在于,所述基于所述目标属性组合,确定所述目标注意力头步骤包括:对所述目标属性组合进行编码处理,得到编码信息;将所述编码信息输入预设嵌入层网络,进行特征处理,得到特征信息;将所述特征信息映射到预设范围内,得到目标特征值;获取多个特征值范围与注意力头的对应关系,所述多个特征值范围在所述预设范围内;基于所述多个特征值范围与注意力头的对应关系,从所述多个注意力头中确定与所述目标特征值对应的至少一个注意力头作为所述目标注意力头。4.根据权利要求2所述的多媒体资源的推荐方法,其特征在于,所述基于所述目标属性组合,确定所述目标注意力头步骤包括:获取所述目标属性组合下对应的多媒体资源的数量信息;基于所述数量信息,从所述多个注意力头中确定目标数量的注意力头作为所述目标注意力头,其中,所述目标数量与所述数量信息成正相关关系。5.根据权利要求2所述的多媒体资源的推荐方法,其特征在于,所述基于所述目标属性组合,确定所述目标注意力头步骤包括:获取属性组合与注意力头的对应关系;基于所述对应关系,确定所述目标属性组合对应的所述目标注意力头。6.根据权利要求1‑5任一项所述的多媒体资源的推荐方法,其特征在于,所述基于所述目标注意力头输出的预测信息,向所述目标对象推荐所述待推荐多媒体资源步骤包括:对所述目标注意力头输出的预测信息进行加权处理,得到所述待推荐多媒体资源的预2CN113704511A权利要求书2/2页测加权信息;基于所述预测加权信息,向所述目标对象推荐所述待推荐多媒体资源。7.一种多媒体资源的推荐装置,其特征在于,包括:属性与行为信息获取模块,被配置为执行接收到多媒体推荐请求,获取属性信息以及目标对象的历史行为序列信息;所述属性信息包括所述目标对象的对象关联属性信息和待推荐多媒体资源的多媒体属性信息,所述历史行为序列信息为所述目标对象执行过预设行为的多媒体资源的多媒体属性