申请/专利权人：杭州网易云音乐科技有限公司

申请日：2021-08-20

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN113742580B

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/9538;G06F18/22;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/082

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2021.12.03#公开

摘要：本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种目标类型数据的召回方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决目标类型数据的历史操作行为较少时，无法有效的召回用户感兴趣的数据的问题，获取目标对象关联的各种类型的兴趣数据集合，并获取能够被召回的各个目标类型数据，再根据预先建立的数据与数据向量之间的对应关系，获得对应的数据向量，再基于向量之间的相似度，确定待召回数据，并推荐给所述目标对象，这样，能够在不依赖目标对象的兴趣标签的情况下，通过构建不同类型的数据相互之间的影响关系，实现对历史操作行为较少的目标类型数据的召回，能够挖掘目标对象对于目标类型数据的兴趣，进而有效的召回目标对象感兴趣的目标类型数据。

主权项：1.一种目标类型数据的召回方法，其特征在于，包括：获取目标对象关联的各种类型的兴趣数据集合，并获取能够被召回的各个目标类型数据；根据预先建立的数据与数据向量之间的对应关系，获得各类兴趣数据集合中的各个兴趣数据分别对应的兴趣数据向量，以及获取所述各个目标类型数据分别对应的目标数据向量，其中，所述对应关系是由向量生成模型生成的；分别确定所述各个目标数据向量各自与各个兴趣数据向量之间的相似度，并基于获得的各个相似度，从各个目标类型数据中筛选出满足第一预设条件的待召回数据，并将各个待召回数据推荐给所述目标对象；其中，所述向量生成模型的训练过程包括：基于各个对象各自对于各类数据的第二历史操作信息，确定数据集合，并针对所述数据集合中的各个数据分别生成目标图网络中的各个数据节点，以及根据建立的所述各个数据节点之间的连接关系，生成所述目标图网络中的连接边；采用所述目标图网络对搭建的向量生成模型进行指定轮数的迭代训练，直至已训练轮数达到所述指定轮数为止，输出完成训练的向量生成模型，其中，在一轮迭代训练过程中，执行以下操作：采用向量生成模型，按照预设的序列长度，在所述目标图网络中游走生成设定数目的数据节点序列，其中，每生成一个数据节点序列，执行以下操作：采用向量生成模型中的连续跳跃skip-gram网络，基于预设的窗口长度，在数据节点序列上移动，并分别根据在各个窗口中预测的数据节点的相对位置计算损失值，以及基于获得的损失值调整所述向量生成模型的参数，获得对应数据节点序列中的各个数据节点生成的各个数据向量；所述按照预设的序列长度，在所述目标图网络中游走生成设定数目的数据节点序列，包括：根据所述目标图网络中各个连接边对应的权重，建立用于表征所述目标图网络中各个数据节点之间的连接关系的邻接矩阵，以及建立所述邻接矩阵对应的度矩阵；基于所述邻接矩阵和度矩阵，确定表征各个数据节点之间的游走概率的概率矩阵，并分别在所述目标图网络中的各个数据节点中随机选择设定数目的初始节点，以及每确定一个初始节点，分别执行以下操作：基于所述概率矩阵在所述各个数据节点中进行游走，得到预设的序列长度的一个数据节点序列。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州网易云音乐科技有限公司 目标类型数据的召回方法、装置、电子设备及存储介质

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