[发明专利]对象推荐方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的用户标识信息、所述目标用户的历史行为对象的第一对象内容数据和待推荐对象的第二对象内容数据；

基于所述用户标识信息、所述第一对象内容数据和所述第二对象内容数据进行对象召回处理，得到所述待推荐对象的下发指标数据；

基于所述下发指标数据向所述目标用户进行对象推荐。

2.根据权利要求1所述的对象推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户标识信息、所述第一对象内容数据和所述第二对象内容数据进行对象召回处理，得到所述待推荐对象的下发指标数据包括：

根据所述用户标识信息和所述第一对象内容数据，生成所述目标用户的用户特征信息；

基于所述第二对象内容数据，确定待推荐对象特征信息；

根据所述待推荐对象特征信息和用户特征信息，得到特征关联度；

将所述特征关联度作为所述下发指标数据。

3.根据权利要求1所述的对象推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户标识信息、所述第一对象内容数据和所述第二对象内容数据进行对象召回处理，得到所述待推荐对象的下发指标数据包括：

将所述用户标识信息、所述第一对象内容数据和所述第二对象内容数据输入对象召回模型进行对象召回处理，得到所述待推荐对象的下发指标数据。

4.根据权利要求3所述的对象推荐方法，其特征在于，所述对象召回模型包括第一特征提取层、第二特征提取层、特征融合层和召回层，所述将所述用户标识信息、所述第一对象内容数据和所述第二对象内容数据输入对象召回模型进行对象召回处理，得到所述待推荐对象的下发指标数据包括：

将所述用户标识信息和所述第一对象内容数据输入所述第一特征提取层进行特征提取，得到用户特征信息；

将所述第二对象内容数据输入所述第二特征提取层进行特征提取，得到待推荐对象特征信息；

将所述用户特征信息和所述待推荐对象特征信息输入特征融合层进行特征融合，得到目标特征信息；

将所述目标特征信息输入所述召回层进行召回处理，得到所述待推荐对象的下发指标数据。

5.根据权利要求4所述的对象推荐方法，其特征在于，所述第一对象内容数据包括第一对象文本数据和第一对象视觉数据；所述第一特征提取层包括第一初始特征提取层、第一标识特征提取层、第一自注意力学习层、第二自注意力学习层和第一特征拼接层；所述将所述用户标识信息和所述第一对象内容数据输入所述第一特征提取层进行特征提取，得到用户特征信息包括：

基于所述第一初始特征提取层分别对所述用户标识信息、所述第一对象文本数据和所述第一对象视觉数据进行特征提取，得到用户标识特征信息、第一文本特征信息和第一视觉特征信息；

基于所述第一标识特征提取层对所述用户标识特征信息进行特征提取，得到目标用户标识特征；

基于所述第一自注意力学习层对所述第一文本特征信息进行自注意力学习，得到第一目标文本特征；

基于所述第二自注意力学习层对所述第一视觉特征信息进行自注意力学习，得到第一目标视觉特征；

基于第一特征拼接层对所述目标用户标识特征、所述第一目标文本特征和所述第一目标视觉特征进行拼接处理，得到所述用户特征信息。