[发明专利]匹配关系的识别方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种匹配关系的识别方法、装置及设备，涉及互联网技术领域，能够在匹配关系识别的过程中强化资源主体的表达，降低模型受到数均分布的影响，提高匹配关系的识别效率。其中方法包括：首先设置特征元组分类，将作用于相同资源主体的资源特征拼接形成特征元组向量输入至预先构建的匹配关系网络，匹配关系网络包括第一关系网络和第二关系网络，然后根据特征元组分类的属性，将特征元组向量分配至具有相应属性识别能力的第一关系网络中，得到特征元组分类的泛化嵌入式表达向量；利用第二关系网络，对特征元组分类的泛化嵌入式表达向量进行匹配关系挖掘，得到资源主体之间的第一匹配关系。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其是涉及到一种匹配关系的识别方法、装置及设备。

背景技术

随着电子商务技术的不断发展，线下的商务机会与互联网结合的模式，让互联网成为线下交易的网络平台。通常情况下，网络平台的关键作用之一就是建立资源主体之间的匹配关系，并利用各个资源主体之间的匹配关系，向资源主体提供资源线索。以具体应用场景为例，资源主体包括用户和线上入驻的店铺，网络平台需要根据用户兴趣爱好、用户所处场景、用户搜索串和店铺特点，为用户准确匹配到符合需求的店铺。

相关技术中，可以使用神经网络算法去预估各个资源主体之间的匹配关系，首先根据平台需求构造神经网络模型训练的样本集，其中，样本集往往包含了几百甚至上千个特征，每一个特征描述了资源主体某一维度的信息，并使用样本集进行神经网络模型的训练来预测各个资源主体之间的匹配关系。然而，现有神经网络模型受到模型结构的影响，更多的是描述资源主体中某一特征之间的匹配关系，例如，用户特征和距离之间的匹配关系，但该模型结构并未考虑到资源特征主体之间的匹配关系，使得匹配关系的识别过程中资源主体的表达较弱，模型受到数据分布的影响较大，进而导致匹配关系的识别准确率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种匹配关系的识别方法、装置及设备，主要目的在于解决现有技术中模型结构并未考虑到资源特征主体之间的匹配关系，使得匹配关系的识别过程中资源主体的表达较弱，模型受到数据分布的影响较大，进而导致匹配关系的识别准确率较低的问题。

根据本申请的第一个方面，提供了一种匹配关系的识别方法，该方法包括：

设置特征元组分类，其中，所述特征元组分类包含作用于相同资源主体的资源特征；

将所述作用于相同资源主体的资源特征拼接形成特征元组向量输入至预先构建的匹配关系网络，其中，所述匹配关系网络包括第一关系网络和第二关系网络，所述第一关系网络具有不同的属性识别能力，所述第二关系网络具有资源主体之间匹配关系的挖掘能力；

根据所述特征元组分类的属性，将所述特征元组向量分配至具有相应属性识别能力的第一关系网络中，得到所述特征元组分类的泛化嵌入式表达向量，其中，所述泛化嵌入式表达向量用于表达特征元组分类映射的资源主体；

利用所述第二关系网络，对所述特征元组分类的泛化嵌入式表达向量进行匹配关系挖掘，得到资源主体之间的第一匹配关系。

进一步地，所述设置特征元组分类，具体包括：

获取包含各类资源主体的资源特征；

根据所述资源主体的属性标识，确定所述资源特征作用的资源主体；

将作用于相同资源主体的资源特征组成特征元组，并按照资源主体所属类别设置特征元组分类。

进一步地，所述利用所述第二关系网络，对所述特征元组分类的泛化嵌入式表达向量进行匹配关系挖掘，具体包括：

利用所述第二关系网络的建模目标，提取所述特征元组分类的泛化嵌入式表达向量形成资源主体之间的建模关系；

按照所述资源主体之间的建模关系，计算所述特征元组分类的泛化嵌入式表达向量之间的余弦相似度，得到资源主体之间的第一匹配关系。