[发明专利]一种信息向量确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息向量确定方法，其特征在于，包括：

从数据库中获取正样本用户的特征和负样本用户的特征，所述正样本用户为访问数据库中新信息的用户，所述负样本为未访问数据库中新信息的用户；

根据所述正样本用户的特征和负样本用户的特征获取正样本用户的特征向量和负样本用户的特征向量；

根据所述正样本用户的特征向量、所述负样本用户的特征向量以及所述新信息的向量构造第一损失函数；

对所述第一损失函数进行处理，得到最小化的第一损失函数；

根据所述最小化的第一损失函数确定所述新信息的向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述正样本用户的特征和负样本用户的特征获取正样本用户的特征向量和负样本用户的特征向量，包括：

将所述正样本用户的特征和负样本用户的特征输入第一网络模型，所述第一网络模型包括有将用户和信息转化为向量的网络结构；

根据所述第一网络模型生成正样本用户的特征向量和负样本用户的特征向量。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一损失函数为L，其中，M为所述正样本用户的特征向量的个数，N为所述负样本用户的特征向量的个数，U_i为第i个正样本用户的特征向量，U_j为第j个负样本用户的特征向量，A为所述新信息的向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第一损失函数进行处理，得到最小化的第一损失函数，包括：

根据最小化方法对所述第一损失函数进行最小化处理；

当所述第一损失函数的数值小于预设阈值时，将所述第一损失函数确定为所述最小化的第一损失函数。

5.一种信息向量确定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于从数据库中获取正样本用户的特征和负样本用户的特征，所述正样本用户为访问数据库中新信息的用户，所述负样本为未访问数据库中新信息的用户；

所述获取模块，还用于根据所述正样本用户的特征和负样本用户的特征获取正样本用户的特征向量和负样本用户的特征向量；

构造模块，用于根据所述正样本用户的特征向量、所述负样本用户的特征向量以及所述新信息的向量构造第一损失函数；

处理模块，用于对所述第一损失函数进行处理，得到最小化的第一损失函数；

确定模块，用于根据所述最小化的第一损失函数确定所述新信息的向量。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取模块用于将所述正样本用户的特征和负样本用户的特征输入第一网络模型，并根据所述第一网络模型生成正样本用户的特征向量和负样本用户的特征向量，所述第一网络模型包括有将用户和信息转化为向量的网络结构。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述第一损失函数为L，其中，M为所述正样本用户的特征向量的个数，N为所述负样本用户的特征向量的个数，U_i为第i个正样本用户的特征向量，U_j为第j个负样本用户的特征向量，A为所述新信息的向量。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块，用于根据最小化方法对所述第一损失函数进行最小化处理，当所述第一损失函数的数值小于预设阈值时，将所述第一损失函数确定为所述最小化的第一损失函数。

9.一种设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-4任一项所述的信息向量确定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的信息向量确定方法。