[发明专利]多媒体资源的推荐方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了多媒体资源的推荐方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自然语言处理技术领域。具体实现方案为：通过根据多个用户对象浏览的多媒体资源，生成关系图谱，将关系图谱中同一路径内间隔节点数小于节点个数阈值的两节点作为训练样本，以对图模型进行训练得到训练样本中各个节点的表征向量，根据各个用户对象对应的表征向量和/或多媒体资源节点的表征向量，进行多媒体资源推荐。由此，在图模型训练中，将关系图谱中同一路径的邻近的节点作为训练样本，从而使得图模型学习到的表征向量能够指示同一用户浏览的资源的内在联系性，提高了节点的表征向量的准确性，由此根据表征向量进行推荐，提高了推荐的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种多媒体资源的推荐方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在互联网领域，为方便用户获取或浏览更多的媒体资源，通常会向用户进行资源推荐，比如推荐文章、新闻等。通过向用户推荐资源，以促使用户做出更多的点击。例如，用户浏览了一篇体育新闻，可向用户推荐其他体育新闻，以获取更多的点击率。

可见，在互联网中文章、视频等多媒体资源的推荐，推荐的准确性非常重要。

发明内容

本申请提供一种用于提高推荐准确性的多媒体资源的推荐的方法、装置、电子设备和存储介质。

根据第一方面，提供了一种多媒体资源的推荐方法，包括：

根据多个用户对象浏览的多媒体资源，生成关系图谱，其中，所述关系图谱中的一个节点对应一个所述用户对象或一个所述多媒体资源，所述关系图谱中的一条边用于指示连接的两节点之间存在浏览行为；

根据所述关系图谱中的路径，将在同一所述路径内间隔节点数小于节点个数阈值的两节点作为训练样本；

采用所述训练样本，对图模型进行训练，以使所述图模型学习得到所述训练样本中各节点的表征向量，其中，属于同一训练样本的两节点的表征向量相似；

根据各用户对象对应节点的表征向量和/或各多媒体资源对应节点的表征向量之间的向量相似度，进行多媒体资源的推荐。

本申请实施例的多媒体资源的推荐方法，通过根据多个用户对象浏览的多媒体资源，生成关系图谱，将关系图谱中同一路径内间隔节点数小于节点个数阈值的两节点作为训练样本，以对图模型进行训练得到训练样本中各个节点的表征向量，根据各个用户对象对应的表征向量和/或多媒体资源节点的表征向量，进行多媒体资源推荐。由此，在图模型训练中，将关系图谱中同一路径的邻近的节点作为训练样本，从而使得图模型学习到的表征向量能够指示同一用户浏览的资源的内在联系性，提高了节点的表征向量的准确性，由此根据表征向量进行推荐，提高了推荐的准确性。

根据第二方面，提供了一种多媒体资源的推荐装置，包括：

生成模块，用于根据多个用户对象浏览的多媒体资源，生成关系图谱，其中，所述关系图谱中的一个节点对应一个所述用户对象或一个所述多媒体资源，所述关系图谱中的一条边用于指示连接的两节点之间存在浏览行为；

第一确定模块，用于根据所述关系图谱中的路径，将在同一所述路径内间隔节点数小于节点个数阈值的两节点作为训练样本；

训练模块，用于采用所述训练样本，对图模型进行训练，以使所述图模型学习得到所述训练样本中各节点的表征向量，其中，属于同一训练样本的两节点的表征向量相似；

推荐模块，用于根据各用户对象对应节点的表征向量和/或各多媒体资源对应节点的表征向量之间的向量相似度，进行多媒体资源的推荐。