[发明专利]信息流推荐方法及装置

说明书

本公开涉及大数据处理技术领域，具体涉及一种信息流推荐方法及装置。一种信息流推荐方法，包括：获取用户特征和信息流特征；将用户特征和信息流特征输入训练好的信息流推荐网络，得到所述信息流推荐网络输出的推荐结果；其中，所述信息流推荐网络基于多目标融合标签预先训练得到，所述多目标融合标签根据样本数据的至少两个维度的标签值处理得到。本公开方法简化网络结构和训练过程，提高网络效果和鲁棒性。

技术领域

本公开涉及大数据处理技术领域，具体涉及一种信息流推荐方法及装置。

背景技术

信息流推荐是一种通过对特征进行挖掘，构建并训练学习网络，从而匹配推测出用户可能喜欢的信息流的方法。在信息流推荐场景中，往往需要考虑多个维度的目标，因此导致推荐网络的结构复杂且效果不佳。

发明内容

为解决上述技术问题，本公开实施方式提供了一种信息流推荐方法及装置、信息流推荐网络的训练方法及装置、电子设备、存储介质。

第一方面，本公开实施方式提供了一种信息流推荐方法，包括：

获取用户特征和信息流特征；

将所述用户特征和所述信息流特征输入训练好的信息流推荐网络，得到所述信息流推荐网络输出的推荐结果；其中，所述信息流推荐网络基于多目标融合标签预先训练得到，所述多目标融合标签根据样本数据的至少两个维度的标签值处理得到。

在一些实施方式中，所述信息流推荐网络的训练过程包括：

获取样本数据集；所述样本数据集包括多个所述样本数据以及每个样本数据对应的所述多目标融合标签；

将所述样本数据集输入未训练的信息流推荐网络，得到所述信息流推荐网络输出的输出值；

基于各个样本数据对应的输出值与多目标融合标签之间的差异，调整所述信息流推荐网络的网络参数，直至满足收敛条件，得到训练后的信息流推荐网络。

在一些实施方式中，每个所述样本数据包括至少两个维度的标签值，确定所述样本数据对应的所述多目标融合标签的过程包括：

获取所述样本数据包括的所述至少两个维度的标签值；

对所述至少两个维度的标签值进行融合处理，得到所述样本数据对应的所述多目标融合标签。

在一些实施方式中，所述对所述至少两个维度的标签值进行融合处理，得到所述样本数据对应的所述多目标融合标签，包括：

对所述至少两个维度的标签值进行高斯平滑处理，得到所述多目标融合标签。

在一些实施方式中，所述信息流包括多媒体信息，所述标签值对应的标签类型包括第一标签类型和第二标签类型，所述第一标签类型表征用户对所述多媒体信息的操作情况，所述第二标签类型表征用户对所述多媒体信息的播放情况。

第二方面，本公开实施方式提供了一种信息流推荐网络的训练方法，包括：

获取样本数据集，所述样本数据集包括多个样本数据，每个样本数据包括至少两个维度的标签值；

对于每个样本数据，基于所述样本数据的所述至少两个维度的标签值进行融合处理，得到所述样本数据对应的多目标融合标签；

将所述样本数据集输入未训练的信息流推荐网络，得到所述信息流推荐网络输出的输出值；

基于各个样本数据对应的输出值与多目标融合标签之间的差异，调整所述信息流推荐网络的网络参数，直至满足收敛条件，得到训练后的信息流推荐网络。

第三方面，本公开实施方式提供了一种信息流推荐装置，包括：

获取模块，被配置为获取用户特征和信息流特征；