[发明专利]基于哈希嵌入向量向用户推送对象的方法和装置

权利要求书

1.一种获取平台中用户哈希嵌入向量的方法，所述用户哈希嵌入向量包括预定维度的元素，并且每个元素的值为预定数目的预定值中的一个，所述预定数目的预定值限定了第一数值范围，所述方法包括：

获取平台中的第一用户分别对所述平台中多个对象的实际评分、及所述多个对象各自的当前对象嵌入向量，其中，所述当前对象嵌入向量为所述预定维度的向量空间中的向量；

获取所述第一用户分别与所述平台中多个用户的关系强度，及所述第一用户和所述多个用户各自的当前用户嵌入向量，其中，所述当前用户嵌入向量为所述向量空间中的向量；

基于预定目标函数，通过预定优化算法更新所述第一用户的用户嵌入向量，以使得所述目标函数的值减小，其中，所述目标函数包括预测误差项和社交约束项，其中，在所述预测误差项中，以所述实际评分的大小限定所述第一用户的用户嵌入向量与相应对象的对象嵌入向量的相似性，并且所述实际评分被转换至第二数值范围内的值以限定所述第一用户的用户嵌入向量与相应的对象嵌入向量的内积的取值范围，其中，所述第二数值范围基于所述第一数值范围确定，所述社交约束项中包括各个所述关系强度、及所述第一用户和所述多个用户各自的用户嵌入向量；

判断是否需要再次执行上述步骤；以及

在不需要再次执行的情况中，通过预定哈希算法将所述第一用户的经更新的用户嵌入向量的每个元素分别映射为所述预定数目的预定值中的一个，以获取第一用户的用户哈希嵌入向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标函数还包括正则项，所述正则项中包括所述第一用户及所述多个用户各自的用户嵌入向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述正则项中包括所述第一用户及所述多个用户各自的用户嵌入向量之和的二阶范数。

4.一种获取平台中对象哈希嵌入向量的方法，所述对象哈希嵌入向量包括预定维度的元素，并且每个元素的值为预定数目的预定值中的一个，所述预定数目的预定值限定了第一数值范围，所述方法包括：

获取平台中第一对象的当前对象嵌入向量，其中，所述当前对象嵌入向量为所述预定维度的向量空间中的向量；

获取平台中的多个用户分别对所述第一对象的实际评分、及所述多个用户各自的当前用户嵌入向量，其中，所述当前用户嵌入向量为所述向量空间中的向量；

基于预定目标函数，通过预定优化算法更新所述第一对象的对象嵌入向量，以使得所述目标函数的值减小，其中，所述目标函数包括预测误差项，其中，在所述预测误差项中，以所述实际评分的大小限定相应用户的用户嵌入向量与所述第一对象的对象嵌入向量的相似性，并且所述实际评分被转换至第二数值范围内的值以限定相应用户嵌入向量与所述第一对象的对象嵌入向量的内积的取值范围，其中，所述第二数值范围基于所述第一数值范围确定；

判断是否需要再次执行上述步骤；以及

在不需要再次执行的情况中，通过预定哈希算法将所述第一对象的经更新的对象嵌入向量的每个元素分别映射为所述预定数目的预定值中的一个，以获取第一对象的对象哈希嵌入向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述目标函数还包括正则项，所述正则项中包括所述平台中多个对象各自的对象嵌入向量，其中，所述多个对象中包括所述第一对象。

6.根据权利要求1或4所述的方法，其中，所述预定数目的预定值等分所述第一数值范围。

7.根据权利要求6所述的方法，所述预定数目的预定值为-a和a，所述第一数值范围为[-a,a]，其中a为任意正整数。

8.根据权利要求7所述的方法，所述预定哈希算法为，将小于等于0的数值映射为-a，将大于0的数值映射为a。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述向量空间为K维空间，在所述预测误差项中包括所述内积与的乘积，所述第二数值范围为所述内积的取值范围被限定为[-Ka²,Ka²]。