[发明专利]多媒体信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种多媒体信息推荐方法、装置、电子设备，方法包括：确定与待推荐多媒体信息相对应的多媒体信息属性特征，并确定与待推荐多媒体信息相对应的用户属性特征；对标识嵌入特征、文本嵌入特征、统计特征、多媒体信息属性特征以及用户属性特征进行特征融合处理；基于特征融合处理的结果，通过多媒体信息推荐模型中的融合分类网络对特征融合处理的结果进行特征分类处理，形成特征分类处理结果；基于特征分类处理结果，确定与多媒体信息数据源中的待推荐多媒体信息相匹配的目标用户，并向目标用户推荐待推荐多媒体信息。由此，不但能够增强多媒体信息推荐的准确性与时效性，有效提多媒体信息的推荐的质量，提升用户的使用体验。

技术领域

本发明涉及信息处理技术，尤其涉及多媒体信息推荐方法、装置、及电子设备。

背景技术

人工智能（AI，Artificial Intelligence）是计算机科学的一个综合技术，通过研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，例如自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。

传统技术中，采用的协同过滤方式，基于用户曝光历史记录的新鲜度策略，具体为用户终端请求广告，广告系统返回广告，终端曝光广告并产生曝光记录，终端将该曝光记录发送给广告系统，或者协同过滤的方法无法全局利用用户和商品属性的信息，难以进行多个时间周期的特征融合，虽然可以解决冷启动问题，但在用户未涉及类型的相关商品推荐上，所推荐的内容无法触发用户的兴趣。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种多媒体信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种多媒体信息推荐方法包括：

获取多媒体信息数据源中的待推荐多媒体信息；

通过多媒体信息推荐模型中的融合特征处理网络，对所述待推荐多媒体信息中所包括的不同类型子信息进行处理，确定与所述待推荐多媒体信息相匹配的标识嵌入特征、文本嵌入特征，以及统计特征；

通过对所述待推荐多媒体信息的属性类型进行转换处理，确定与所述待推荐多媒体信息相对应的多媒体信息属性特征，并确定与所述待推荐多媒体信息相对应的用户属性特征；

对所述标识嵌入特征、文本嵌入特征、统计特征、多媒体信息属性特征以及用户属性特征进行特征融合处理；

基于特征融合处理的结果，通过所述多媒体信息推荐模型中的融合分类网络对所述特征融合处理的结果进行特征分类处理，形成特征分类处理结果；

基于特征分类处理结果，确定与多媒体信息数据源中的待推荐多媒体信息相匹配的目标用户，并向所述目标用户推荐所述待推荐多媒体信息。

本发明实施例还提供了一种多媒体信息推荐装置，包括：

信息传输模块，用于获取多媒体信息数据源中的待推荐多媒体信息；

信息处理模块，用于通过多媒体信息推荐模型中的融合特征处理网络，对所述待推荐多媒体信息中所包括的不同类型子信息进行处理，确定与所述待推荐多媒体信息相匹配的标识嵌入特征、文本嵌入特征，以及统计特征；

所述信息处理模块，用于通过对所述待推荐多媒体信息的属性类型进行转换处理，确定与所述待推荐多媒体信息相对应的多媒体信息属性特征，并确定与所述待推荐多媒体信息相对应的用户属性特征；

所述信息处理模块，用于对所述标识嵌入特征、文本嵌入特征、统计特征、多媒体信息属性特征以及用户属性特征进行特征融合处理；

所述信息处理模块，用于基于特征融合处理的结果，通过所述多媒体信息推荐模型中的融合分类网络对所述特征融合处理的结果进行特征分类处理，形成特征分类处理结果；

所述信息处理模块，用于基于特征分类处理结果，确定与多媒体信息数据源中的待推荐多媒体信息相匹配的目标用户，并向所述目标用户推荐所述待推荐多媒体信息。