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申请/专利权人:杭州网易云音乐科技有限公司
摘要:本申请涉及计算机技术领域,提供一种资源推荐方法及装置,以解决重复推送相同资源,资源推荐准确率低的问题。其中,该方法包括:获取目标对象在当前场景的至少一个候选资源,基于目标对象的跨场景偏好特征向量,分别对至少一个候选资源进行偏好预测处理,获得各自对应的偏好预测值,再将偏好预测值高于设定阈值的候选资源,作为目标资源推荐给目标对象。跨场景偏好特征向量融合了目标对象在不同历史场景下的偏好特征,综合考量每个候选资源与不同历史场景偏爱的资源类型之间的相似性,避免向目标对象重复推送已推荐的资源,有利于曝光新资源,解决冷启动时期推荐难的问题,提高了资源推荐准确率。
主权项:1.一种资源推荐方法,其特征在于,包括:获取目标对象在当前场景的至少一个候选资源;获取所述目标对象在各个历史场景各自对应的历史资源使用数据集合,其中,一条历史资源使用数据表征,所述目标对象与一个历史场景的一个历史资源在资源使用过程中的交互行为;针对各历史资源使用数据集合分别执行以下操作,得到所述目标对象在所述各个历史场景的偏好特征矩阵:基于跨场景偏好模型中所述一个历史场景的场景偏好模型的历史资源特征提取子模型,得到所述目标对象在所述一个历史场景中历史资源使用数据集合的历史资源特征矩阵;基于所述历史资源特征矩阵,获得所述历史资源使用数据集合的查询特征矩阵与键特征矩阵;基于所述查询特征矩阵与所述键特征矩阵,获得所述历史资源使用数据集合的注意力得分矩阵;基于所述注意力得分矩阵与所述历史资源特征矩阵,获得所述目标对象在所述一个历史场景的偏好特征矩阵;基于所述目标对象在所述各个历史场景的偏好特征矩阵,得到所述目标对象的跨场景偏好特征向量;基于所述目标对象的跨场景偏好特征向量,分别对所述至少一个候选资源进行偏好预测处理,获得所述至少一个候选资源各自的偏好预测值;将偏好预测值高于设定阈值的候选资源,作为目标资源推荐给所述目标对象。
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百度查询: 杭州网易云音乐科技有限公司 一种资源推荐方法及装置
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