[发明专利]一种推荐方法及在线预测模型的发布方法和装置

权利要求书

1.一种推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

确定输入至已训练的在线预测模型中的目标用户标识以及多个候选条目标识，其中，所述在线预测模型中存储有多个样本用户标识对应的中间用户特征向量，以及多个样本条目标识对应的中间条目特征向量；

在所述在线预测模型的多个样本用户标识中查找所述目标用户标识，获得所述目标用户标识对应的中间用户特征向量；

在所述在线预测模型的多个样本条目标识中查找各候选条目标识，获得各候选条目标识对应的中间条目特征向量；

在所述在线预测模型中，对所述目标用户标识对应的中间用户特征向量以及各候选条目标识对应的中间条目特征向量进行预测处理，输出各候选条目标识与所述目标用户标识的匹配度；

根据各候选条目标识与所述目标用户标识的匹配度，从所述候选条目标识中确定用于推荐至所述目标用户标识的目标条目标识。

2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，在所述在所述在线预测模型中，对所述目标用户标识对应的中间用户特征向量以及各候选条目标识对应的中间条目特征向量进行预测处理，输出各候选条目标识与所述目标用户标识的匹配度之前，所述方法还包括：

若在所述在线预测模型的多个样本用户标识中查找不到所述目标用户标识，则将所述目标用户标识对应的中间用户特征向量设置为第一预设向量；

或者，

若在所述在线预测模型的多个样本条目标识中查找不到所述候选条目标识，则将该候选条目标识对应的中间条目特征向量设置为第二预设向量。

3.一种在线预测模型的发布方法，其特征在于，所述方法包括：

获取在线预测模型的模型参数；

获取预设的离线预测模型针对各样本用户标识生成的中间用户特征向量，以及针对各样本条目标识生成的中间条目特征向量；

将各样本用户标识对应的中间用户特征向量、各样本条目标识对应的中间条目特征向量与所述模型参数存储至预设数据库中；

基于所述预设数据库对所述在线预测模型进行发布。

4.根据权利要求3所述的在线预测模型的发布方法，其特征在于，所述获取在线预测模型的模型参数包括：

训练预测模型；

对所述预测模型按照预设裁剪规则进行裁剪，获得在线预测模型的模型参数以及离线预测模型的模型参数。

5.根据权利要求4所述的在线预测模型的发布方法，其特征在于，所述训练预测模型包括：

将预先建立的标识数据库、用户属性数据库以及条目属性数据库加载进内存，其中，所述标识数据库用于存储多个样本用户标识及各样本用户标识发生交互的样本条目标识；所述用户属性数据库用于存储各样本用户标识对应的用户属性信息；所述条目属性数据库用于存储各样本条目标识对应的条目属性信息；

根据所述标识数据库中记录的样本用户标识及样本条目标识，分别从所述用户属性数据库与所述条目属性数据库中查找出对应的用户属性信息以及条目属性信息，与所述样本用户标识及样本条目标识组织成训练数据；

按照预设的模型训练规则对所述训练数据进行模型训练，生成预测模型。

6.根据权利要求3或4或5所述的在线预测模型的发布方法，其特征在于，所述离线预测模型包括用户离线预测模型以及条目离线预测模型，所述获取预设的离线预测模型针对各样本用户标识生成的中间用户特征向量，以及针对各样本条目标识生成的中间条目特征向量包括：

分别将各样本用户标识及对应的用户属性信息输入至用户离线预测模型，并获取所述用户离线预测模型输出的该样本用户标识对应的中间用户特征向量；

分别将各样本条目标识及对应的条目属性信息输入至条目离线预测模型，并获取所述条目离线预测模型输出的该样本条目标识对应的中间条目特征向量。