[发明专利]母婴内容推荐方法、装置及可读存储介质

说明书

本发明实施例提供一种母婴内容推荐方法、装置及可读存储介质。该方法包括：获取待预测用户的嵌入化矩阵表示，所述嵌入化矩阵表示中包括有与该待预测用户关联的商品数据；将所述嵌入化矩阵表示输入到婴幼儿属性预测模型中，输出预测结果，所述预测结果包括该待预测用户的至少一种婴幼儿属性；基于所述预测结果向该待预测用户推荐对应的母婴内容。由此，能够为用户提供匹配的社区内容，提升母婴电商用户向母婴社区的导流和对社区内容的兴趣度，进而提高社区内容的点击率，培养用户对内容社区的认知。

技术领域

本发明涉及母婴内容推荐领域，具体而言，涉及一种母婴内容推荐方法、装置及可读存储介质。

背景技术

随着垂直母婴电商的发展，单纯提供电商的购买功能，越来越受限于品类的扩容和供应链的竞争力，而母婴用户群天然的具有高粘度的社区属性，通过发展母婴社区，可以提升用户活跃和APP停留时长，更好地反哺电商平台。内容+电商的模式逐渐成为垂直电商行业的标配，提高电商和内容社区之间互相导流的效率非常有价值。

母婴电商用户在进行购物的过程中，对内容社区的认知和需求是偏弱的，用户的浏览行为主要以电商销售商品、口碑评论为主，搜索也是偏电商类SKU为主，对电商平台附加的社区内容缺乏认知。如何为用户提供匹配的社区内容，提升母婴电商用户向母婴社区的导流，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本发明的目的在于提供一种母婴内容推荐方法、装置及可读存储介质，能够为用户提供匹配的社区内容，提升母婴电商用户向母婴社区的导流和对社区内容的兴趣度，进而提高社区内容的点击率，培养用户对内容社区的认知。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种母婴内容推荐方法，应用于服务器，所述服务器中配置有婴幼儿属性预测模型，所述方法包括：

获取待预测用户的嵌入化矩阵表示，所述嵌入化矩阵表示中包括有与该待预测用户关联的商品数据；

将所述嵌入化矩阵表示输入到所述婴幼儿属性预测模型中，输出预测结果，所述预测结果包括该待预测用户的至少一种婴幼儿属性；

基于所述预测结果向该待预测用户推荐对应的母婴内容。

可选地，在所述获取待预测用户的嵌入化矩阵的步骤之前，所述方法还包括：

配置所述婴幼儿属性预测模型，其中，所述婴幼儿属性预测模型包括输入层、卷积层、池化层、全连接层以及输出层；

所述配置所述婴幼儿属性预测模型的方式，包括：

获取训练样本，所述训练样本包括具有婴幼儿属性的多个用户；

对所述训练样本进行处理，得到待输入的嵌入化矩阵表示；

将所述嵌入化矩阵表示通过所述输入层输入到所述卷积层；

通过所述卷积层对所述嵌入化矩阵表示进行卷积运算，向所述池化层输出对应的特征图；

通过所述池化层将所述特征图转换为对应的多维向量后输出到所述全连接层，其中，所述全连接层的节点与所述池化层的节点连接；

所述全连接层随机丢弃预定比例的节点对所述特征图进行计算，并将计算结果输出至分段线性函数进行计算处理，向所述输出层输出计算处理结果；

所述输出层将所述计算处理结果输入到softmax分类函数中计算出每种婴幼儿属性类别的概率值；

在上述训练过程中，根据所述每种婴幼儿属性类别的概率值和对应用户的婴幼儿属性计算交叉熵损失值，并根据所述交叉熵损失值使用随机梯度下降算法更新所述婴幼儿属性预测模型的各层参数，直到所述交叉熵损失值满足训练终止条件时，停止训练，输出目标模型参数和计算图；